Publishing child development research from around the world: An unfair playing field resulting in most of the world's child population under‐represented in research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It has become increasingly apparent that publishing research on child development from certain countries is especially challenging. These countries have been referred to collectively as the Majority World, the Global South, non‐WEIRD (Western, Educated, Industrial, Rich, and Democratic), or low‐ and middle‐income countries. The aim of this paper is to draw attention to these persistent challenges, and provide constructive recommendations to contribute to better representation of children from these countries in child development research. In this paper, we outline the history of publication bias in developmental science, and issues of generalization of research from these countries and hence where it ‘fits’ in terms of publishing. The importance of explaining context is highlighted, including for research on measurement child development outcomes, and attention is drawn to the vicious publication‐funding cycle that further exacerbates the challenges of publishing this research. Specific recommendations are made to assist child development journals achieve their stated goals of creating a more inclusive, equitable, diverse, and global field of child development.
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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 | 0,205 | 0,398 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,031 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».