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Enregistrement W4283157114 · doi:10.31222/osf.io/k7a9p

Bridging Neurodiversity and Open Scholarship: How Shared Values Can Guide Best Practices for Research Integrity, Social Justice, and Principled Education

2022· preprint· en· W4283157114 sur OpenAlexfundno aff
Mahmoud Medhat Elsherif, Sara Lil Middleton, Jenny Phan, Flávio Azevedo, Bethan Joan Iley, Magdalena Grose‐Hodge, Samantha Lily Tyler, Steven K. Kapp, Amélie Gourdon-Kanhukamwe, Desiree Grafton-Clarke, Siu Kit Yeung, John J Shaw, Helena Hartmann, Marie Dokovova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésScholarshipBridging (networking)PsychologyNorm (philosophy)Stigma (botany)SociologySocial psychologySocial justiceEpistemologySocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Not all people conform to what is socially construed as the norm and divergences should be expected. Neurodiversity is fundamental to the understanding of human behaviour and cognition. However, neurodivergent individuals are often stigmatised, devalued, and objectified. This position statement presents the perspectives of neurodivergent authors, the majority of whom have personal lived experiences of neurodivergence(s), and discusses how research and academia can and should be improved in terms of research integrity, inclusivity and diversity. The authors describe future directions that relate to lived experience and systematic barriers, disclosure, directions on prevalence, stigma, intersection of neurodiversity and open scholarship, and provide recommendations that can lead to personal and systematic changes to improve acceptance of neurodivergent individuals’ lived experiences within academia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,295
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,245
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2950,245
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0290,186
Communication savante0,0680,064
Science ouverte0,0070,079
Intégrité de la recherche0,0180,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,588
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,039 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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