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Enregistrement W4313241428 · doi:10.1093/ae/tmac061

All in a Year’s Work: Achievements toward Entomology for All

2022· article· en· W4313241428 sur OpenAlexaboutno aff
Hongmei Li‐Byarlay, Stacie East

Notice bibliographique

RevueAmerican Entomologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntomologyWork (physics)Library scienceZoologyBiologyEngineeringComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ENGAGING AND SUPPORTING STUDENTS FROM UNDERREPRESENTED COMMUNITIES DURING THEIR CAREER DEVELOPMENT IS ESSENTIAL FOR INCREASING DIVERSITY WITHIN ESA. As we advance Diversity & Inclusion (D&I) efforts within ESA, we wanted to highlight some of the year’s successes and future plans to continue actively moving forward in promoting diversity, inclusion, recruitment, and retention over all. This is key to ensuring that ESA is a scientific society that cultivates excellence, tolerance, and mutual respect. The D&I committee, chaired by Hongmei Li-Byarlay, an associate professor of entomology at Central State University of Wilberforce, Ohio, was reformed to a six subcommittee structure in 2022: The committee and subcommittees meet monthly to propose resources, programs, and services that will maximize D&I support amongst ESA members. As part of this effort, the committee co-organized several sessions for this year’s ESA Joint Annual Meeting that took place in Vancouver, Canada (13-16 Nov. ): To celebrate the first-year anniversary of the Entomology for All column (Manrique et al. 2021), we wanted to highlight three programs and initiatives that reflect some of the work that the D&I committee has focused on over the last year and provide some future perspectives for more initiatives, new resources, and impactful programs aimed at promoting inclusion and diversity within the society.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0160,006
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,006

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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