Shifting Perspectives in Polar Research: Global Lessons on the Barriers and Drivers for Securing Academic Careers in Natural Sciences
Notice bibliographique
Résumé
The polar regions provide valuable insights into the functioning of the Earth’s regulating systems. Conducting field research in such harsh and remote environments requires strong international cooperation, extended planning horizons, sizable budgets and long-term investment. Consequently, polar research is particularly vulnerable to societal and economic pressures during periods of austerity. The global financial crisis of 2008, and the ensuing decade of economic slowdown, have already adversely affected polar research, and the current COVID-19 pandemic has added further pressure. In this article we present the outcomes of a community survey that aimed to assess the main barriers and success factors identified by academic researchers at all career stages in response to these global crises. The survey results indicate that the primary barriers faced by polar early and mid-career researchers (EMCRs) act at institutional level, while mitigating factors are developed at individual and group levels. Later career scientists report pressure toward taking early retirement as a means of institutions saving money, reducing both academic leadership and the often unrecognized but vital mentor roles that many play. Gender and social inequalities are also perceived as important barriers. Reorganization of institutional operations and more effective strategies for long-term capacity building and retaining of talent, along with reduction in non-research duties shouldered by EMCRs, would make important contributions toward ensuring continued vitality and innovation in the polar research community.
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».