Making and Meeting Online: A White Paper on E-Conferences, Workshops, and Other Experiments in Low-Carbon Research Exchange
Notice bibliographique
Résumé
Academics fly a lot: to research sites and archives, to conferences and workshops. Yet flying has many negative repercussions. Air travel has disproportionate climate impacts, and for reasons of time, money, and border security, produces many barriers for marginalized scholars, shaping who is able shows up at conferences and thus, who participates in the conversations that define a community of study. Forms of knowledge exchange that do not depend on aviation are thus urgently needed. E-conferences offer on such possibility. As scholars of media and energy, and as e-conference organizers and participants ourselves, we wrote this white paper to highlight what's worked in the past, what hazards lie ahead for the future, and what potential gains could be won in the present. We hope our words will be useful to small conference organizers and professional associations alike. Our aim is not to end in-person meetings but rather to foster effective low-carbon alternatives that can help reduce the amount of travel necessary to participate in global knowledge communities. Meeting together in person is invaluable, but we can augment it with effective alternatives through critical reflection and smart design choices. We aim to spark further reflections and innovations in collaborative experiments in digital research exchange - or even other forms of scholarly community. We hope such experimentation continues long after the pandemic is over, and that its effects will shape the university for the better.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,057 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,014 |
| Communication savante | 0,024 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».