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Enregistrement W3203654203 · doi:10.3389/fmars.2021.731037

Limited Progress in Improving Gender and Geographic Representation in Coral Reef Science

2021· article· en· W3203654203 sur OpenAlexaff
Gabby N. Ahmadia, Samantha Cheng, Dominic A. Andradi‐Brown, Stacy K. Baez, Megan Barnes, Nathan Bennett, Stuart Campbell, Emily S. Darling, ESTRADIVARI ESTRADIVARI, David Gill, Erika Gress, Georgina G. Gurney, Vera Horigue, Raymond Jakub, Emma Kennedy, Shauna L. Mahajan, Sangeeta Mangubhai, Shayle B. Matsuda, Nyawira A. Muthiga, Michael O. Navarro, Henri Vallès, Laura Veverka, Angelo Villagomez, Amelia Wenger, Adaoma Wosu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoral reefRepresentation (politics)ReefCoralGreat barrier reefPolitical scienceGeographyFisheryEcologyBiologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite increasing recognition of the need for more diverse and equitable representation in the sciences, it is unclear whether measurable progress has been made. Here, we examine trends in authorship in coral reef science from 1,677 articles published over the past 16 years (2003–2018) and find that while representation of authors that are women (from 18 to 33%) and from non-OECD nations (from 4 to 13%) have increased over time, progress is slow in achieving more equitable representation. For example, at the current rate, it would take over two decades for female representation to reach 50%. Given that there are more coral reef non-OECD countries, at the current rate, truly equitable representation of non-OECD countries would take even longer. OECD nations also continue to dominate authorship contributions in coral reef science (89%), in research conducted in both OECD (63%) and non-OECD nations (68%). We identify systemic issues that remain prevalent in coral reef science (i.e., parachute science, gender bias) that likely contribute to observed trends. We provide recommendations to address systemic biases in research to foster a more inclusive global science community. Adoption of these recommendations will lead to more creative, innovative, and impactful scientific approaches urgently needed for coral reefs and contribute to environmental justice efforts.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,227 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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