Navigating Open Science as Early Career Feminist Researchers
Notice bibliographique
Résumé
[Note that this paper is now published at Psychology of Women Quarterly in the Special Issue on Feminist Psychology and Open Science https://doi.org/10.1177/03616843211029255] Open science aims to improve the rigor, robustness, and reproducibility of psychological research. Despite resistance from some academics, the open science movement has been championed by some early career researchers, who have proposed innovative new tools and methods to promote and employ open research principles. Feminist early career researchers have much to contribute to this emerging way of doing research. However, they face unique barriers, which may prohibit their full engagement with the open science movement. We, ten feminist early career researchers in psychology, from a diverse range of academic and personal backgrounds, explore open science through a feminist lens, to consider how voice and power may be negotiated in unique ways for early career researchers. Taking a critical and intersectional approach, we discuss how feminist early career research may be complemented or challenged by shifts towards open science. We also propose how early career researchers can act as grassroots changemakers within the context of academic precarity. We identify ways in which open science can benefit from feminist epistemology and end with envisaging a future for feminist early career researchers who wish to engage with open science practices in their own research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».