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Enregistrement W3196835254 · doi:10.1126/sciadv.abe4639

The gendered nature of authorship

2021· article· en· W3196835254 sur OpenAlexaff
Chaoqun Ni, Elise Smith, Haimiao Yuan, Vincent Larivière, Cassidy R. Sugimoto

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDevaluationAttributionPower (physics)InjusticeSociologyEconomic JusticePsychologySocial psychologyCurrencyPolitical scienceLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Authorship is the primary form of symbolic capital in science. Despite this, authorship is rife with injustice and malpractice, with women expressing concerns regarding the fair attribution of credit. Based on an international survey, we examine gendered practices in authorship communication, disagreement, and fairness. Our results demonstrate that women were more likely to experience authorship disagreements and experience them more often. Their contributions to research papers were more often devalued by both men and women. Women were more likely to discuss authorship with coauthors at the beginning of the project, whereas men were more likely to determine authorship unilaterally at the end. Women perceived that they received less credit than deserved, while men reported the opposite. This devaluation of women’s work in science creates cumulative disadvantages in scientific careers. Open discussion regarding power dynamics related to gender is necessary to develop more equitable distribution of credit for scientific labor.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,119
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,119
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,241
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,492
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,119 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations129
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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