Discovering Inclusivity in Remote Sensing: Leaving No One Behind
Notice bibliographique
Résumé
Innovative and beneficial science stems from diverse teams and authorships that are inclusive of many perspectives. In this paper, we explore the status of inclusivity in remote sensing academic publishing, using an audit of peer-reviewed journal editorial board composition. Our findings demonstrate diversity deficiency in gender and country of residence, limiting the majority of editors to men residing in four countries. We also examine the many challenges underrepresented communities within our field face, such as implicit bias, harsher reviews, and fewer citations. We assert that in the field of remote sensing, the gatekeepers are not representative of the global society and this lack of representation restricts what research is valued and published, and ultimately who becomes successful. We present an action plan to help make the field of remote sensing more diverse and inclusive and urge every individual to consider their role as editor, author, reviewer, or reader. We believe that each of us have a choice to continue to align with a journal/institution/society that is representative of the dynamic state of our field and its people, ensuring that no one is left behind while discovering all the fascinating possibilities in remote sensing.
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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 | 0,207 | 0,469 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,020 |
| Communication savante | 0,034 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».