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Enregistrement W4309400080 · doi:10.1111/amet.13106

Gendered disruptions in academic publishing during COVID‐19

2022· article· en· W4309400080 sur OpenAlexaff
Jelena Golubović, KATHLEEN INGLIS, CHEYANNE CONNELL

Notice bibliographique

RevueAmerican Ethnologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PhenomenonProductivitySociologyService (business)Work (physics)PandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Set (abstract data type)2019-20 coronavirus outbreakPeer reviewQualitative propertyPublic relationsMedia studiesPolitical scienceBusinessMarketingEconomicsEpistemologyMedicineLawEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The COVID‐19 pandemic severely disrupted work patterns in academia. There is mounting evidence that men's publishing productivity increased while women's decreased. Yet most studies of this phenomenon have analyzed authorship and peer review data separately, without considering their interrelationship. We conceptualize authorship and peer review together as visible and invisible forms of labor, a lens that connects service work to other forms of gendered unpaid labor. Drawing on a data set of author and review activity at American Ethnologist from 2014 to 2021, we blend quantitative analysis with qualitative insights from our positions as the journal's editorial assistants. We find that in 2020 women performed staggeringly more service work than men relative to their rates of manuscript submission. Our findings disrupt the discourse of “a return to normal,” which ignores the differential effects of our collective pandemic experience.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheÉtudes des sciences et des technologies
Domaine: Incitatifs · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptMétarechercheCommunication savante
Domaine: Incitatifs · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,165 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

MétarechercheÉtudes des sciences et des technologiesCommunication savante

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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