MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4288283876 · doi:10.48550/arxiv.1907.04943

Astro2020 APC White Paper: Accessible Astronomy: Policies, Practices,\n and Strategies to Increase Participation of Astronomers with Disabilities

2019· preprint· W4288283876 sur OpenAlexaff
Alicia Aarnio, Nicholas A. Murphy, Karen Knierman, Wanda Diaz Merced, Alan Strauss, Sarah Tuttle, Jacqueline Monkiewicz, Adam J. Burgasser, Lía Corrales, Mia Sauda Bovill, Jason Nordhaus, Allyson Bieryla, Patrick Young, J. Noel-Storr, Jennifer Cash, Nicole Cabrera Salazar, Hyunseop Choi

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2019
Typepreprint
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachWhite paperWork (physics)Political scienceWhite (mutation)Grant fundingPublic relationsPhysicsPublic administrationLawChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(Abridged) In this white paper, we outline the major barriers to access\nwithin the educational and professional practice of astronomy. We present\ncurrent best practices for inclusivity and accessibility, including classroom\npractices, institutional culture, support for infrastructure creation, hiring\nprocesses, and outreach initiatives. We present specific ways--beyond simple\ncompliance with the ADA--that funding agencies, astronomers, and institutions\ncan work together to make astronomy as a field more accessible, inclusive, and\nequitable. In particular, funding agencies should include the accessibility of\ninstitutions during proposal evaluation, hold institutions accountable for\ninaccessibility, and support efforts to gather data on the status and progress\nof astronomers and astronomy students with disabilities.\n

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0090,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,033

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,177 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetDisability Education and EmploymentTravaux en français237 207