Removing systemic barriers to equity, diversity, and inclusion: Report of the 2019 Plant Science Research Network workshop “Inclusivity in the Plant Sciences”
Notice bibliographique
Résumé
A future in which scientific discoveries are valued and trusted by the general public cannot be achieved without greater inclusion and participation of diverse communities. To envision a path towards this future, in January 2019 a diverse group of researchers, educators, students, and administrators gathered to hear and share personal perspectives on equity, diversity, and inclusion (EDI) in the plant sciences. From these broad perspectives, the group developed strategies and identified tactics to facilitate and support EDI within and beyond the plant science community. The workshop leveraged scenario planning and the richness of its participants to develop recommendations aimed at promoting systemic change at the institutional level through the actions of scientific societies, universities, and individuals and through new funding models to support research and training. While these initiatives were formulated specifically for the plant science community, they can also serve as a model to advance EDI in other disciplines. The proposed actions are thematically broad, integrating into discovery, applied and translational science, requiring and embracing multidisciplinarity, and giving voice to previously unheard perspectives. We offer a vision of barrier-free access to participation in science, and a plant science community that reflects the diversity of our rapidly changing nation, and supports and invests in the training and well-being of all its members. The relevance and robustness of our recommendations has been tested by dramatic and global events since the workshop. The time to act upon them is now.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».