MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3215344109 · doi:10.3389/feduc.2021.780401

Chronicling the Journey of the Society for the Advancement in Biology Education Research (SABER) in its Effort to Become Antiracist: From Acknowledgement to Action

2021· article· en· W3215344109 sur OpenAlexaff
Miriam Segura‐Totten, Bryan M. Dewsbury, Stanley M. Lo, Elizabeth G. Bailey, Laura Beaster‐Jones, Robert J. Bills, Sara E. Brownell, Natalia Caporale, Ryan D. P. Dunk, Sarah L. Eddy, Marcos E. García‐Ojeda, Stephanie M. Gardner, Linda E. Green, Laurel Hartley, Colin Harrison, Mays Imad, Alexis M. Janosik, Sophia Jeong, Tanya Josek, Pavan Kadandale, Jenny Knight, Melissa E. Ko, Sayali Kukday, Paula P. Lemons, Megan Litster, Barbara Lom, Patrice Ludwig, Kelly McDonald, Anne C.S. McIntosh, Sunshine Menezes, Erika M. Nadile, Shannon Newman, Stacy D. Ochoa, Oyenike O. Olabisi, Melinda T. Owens, Rebecca Price, Joshua W. Reid, Nancy Ruggeri, Christelle Sabatier, Jaime L. Sabel, Brian K. Sato, Beverly L. Smith‐Keiling, Sumitra Tatapudy, Elli J. Theobald, Brie Tripp, Madhura Pradhan, Madhvi J. Venkatesh, Mike Wilton, Abdi M. Warfa, Brittney N. Wyatt, Samiksha A. Raut

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcknowledgementScholarshipRacismSociologyPublic relationsDiversity (politics)Representation (politics)Inclusion (mineral)Professional associationEconomic JusticePolitical scienceSocial scienceLawGender studiesAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tragic murder of Mr. George Floyd brought to the head long-standing issues of racial justice and equity in the United States and beyond. This prompted many institutions of higher education, including professional organizations and societies, to engage in long-overdue conversations about the role of scientific institutions in perpetuating racism. Similar to many professional societies and organizations, the Society for the Advancement of Biology Education Research (SABER), a leading international professional organization for discipline-based biology education researchers, has long struggled with a lack of representation of People of Color (POC) at all levels within the organization. The events surrounding Mr. Floyd’s death prompted the members of SABER to engage in conversations to promote self-reflection and discussion on how the society could become more antiracist and inclusive. These, in turn, resulted in several initiatives that led to concrete actions to support POC, increase their representation, and amplify their voices within SABER. These initiatives included: a self-study of SABER to determine challenges and identify ways to address them, a year-long seminar series focused on issues of social justice and inclusion, a special interest group to provide networking opportunities for POC and to center their voices, and an increase in the diversity of keynote speakers and seminar topics at SABER conferences. In this article, we chronicle the journey of SABER in its efforts to become more inclusive and antiracist. We are interested in increasing POC representation within our community and seek to bring our resources and scholarship to reimagine professional societies as catalyst agents towards an equitable antiracist experience. Specifically, we describe the 12 concrete actions that SABER enacted over a period of a year and the results from these actions so far. In addition, we discuss remaining challenges and future steps to continue to build a more welcoming, inclusive, and equitable space for all biology education researchers, especially our POC members. Ultimately, we hope that the steps undertaken by SABER will enable many more professional societies to embark on their reflection journeys to further broaden scientific communities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in EducationMême sujetDiverse Educational Innovations StudiesTravaux en français237 207