Inspiring Diversity in STEM Conference 2022
Notice bibliographique
Résumé
Inspiring Diversity in STEM is a grassroots initiative based in London, Ontario, Canada promoting diversity and inclusion in science, technology, engineering, and mathematics (STEM). Our mission is to help break down barriers that underrepresented groups face by connecting them with inspiring and representative role models, cultivating early research skills, and providing a supportive community. Together, we are building an inclusive community dedicated to helping future leaders achieve their goals. We hope to be a more inclusive community for people from various backgrounds, including race, ethnicity, gender and gender identity, age, socioeconomic status, national origin, sexual orientation, ability, and religion. Inspiring Diversity in STEM has run three successful biennial conferences thus far, in 2016, 2018, and 2022 and will be hosting its next conference in March 2024. Our conferences include keynote speakers, workshops, panel discussions, industry and graduate program expos, and an undergraduate poster competition. During each conference iteration, we award several students with poster presentations awards. We also provide travel awards to students travelling from outside of London, Ontario. Our conferences have brought in hundreds of attendees, ranging from the undergraduate to the faculty level, and several local industry partners. To learn more about us, please visit our organization's page.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,137 | 0,051 |
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 ».