Early career researchers benefit from inclusive, diverse and international collaborations: Changing how academic institutions utilize the seminar series
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to make research environments more inclusive and diverse are beneficial for the next generation of Great Lakes researchers. The global COVID-19 pandemic introduced circumstances that forced graduate programs and academic institutions to re-evaluate and promptly pivot research traditions, such as weekly seminar series, which are critical training grounds and networking opportunities for early career researchers (ECRs). While several studies have established that academics with funded grants and robust networks were better able to weather the abrupt changes in research and closures of institutions, ECRs did not. In response, both existing and novel partnerships provided a resilient network to support ECRs at an essential stage of their career development. Considering these challenges, we sought to re-frame the seminar series as a virtual collaboration for ECRs. Two interdisciplinary graduate programs, located in different countries (Windsor, Canada, and Detroit, USA) invested in a year-long partnership to deliver a virtual-only seminar series that intentionally promoted: the co-creation of protocols and co-led roles, the amplification of justice, equity, diversity and inclusion throughout all aspects of organization and representation, engagement and amplification through social media, the integration of social, scientific and cultural research disciplines, all of which collectively showcased the capacity of our ECRs to lead, organize and communicate. This approach has great potential for application across different communities to learn through collaboration and sharing, and to empower the next generation to find new ways of working together.
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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 | 0,040 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,027 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,006 |
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 ».