Society for the Improvement of Psychological Science Global Engagement Task Force Report
Notice bibliographique
Résumé
The Society for the Improvement of Psychological Science (SIPS) is an organization whose mission focuses on bringing together scholars who want to improve methods and practices in psychological science. The organization reaffirmed in June 2020 that “[we] cannot do good science without diverse voices,” and acknowledged that “right now the demographics of SIPS are unrepresentative of the field of psychology, which is in turn unrepresentative of the global population. We have work to do when it comes to better supporting Black scholars and other underrepresented minorities.”The purpose of the Global Engagement Task Force, started in January 2020, was to explore suggestions made after the 2019 Annual Conference, held in Rotterdam, the Netherlands, around inclusion and access for scholars from regions outside of the United States, Canada, and Western Europe (described in the report as “geographically diverse” regions), a task complicated by the COVID-19 pandemic and civil unrest in several task force members’ countries of residence. This report outlines several suggestions, specifically around building partnerships with geographically diverse open science organizations; increasing SIPS presence at other, more local events; diversifying remote events; considering geographically diverse annual conference locations; improving membership and financial resources; and surveying open science practitioners from geographically diverse regions.
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 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 | 0,056 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,038 |
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 ».