Building leaders for the UN Ocean Science Decade: a guide to supporting early career women researchers within academic marine research institutions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diverse and inclusive marine research is paramount to addressing ocean sustainability challenges in the 21st century, as envisioned by the UN Decade of Ocean Science for Sustainable Development. Despite increasing efforts to diversify ocean science, women continue to face barriers at various stages of their career, which inhibits their progression to leadership within academic institutions. In this perspective, we draw on the collective experiences of thirty-four global women leaders, bolstered by a narrative review, to identify practical strategies and actions that will help empower early career women researchers to become the leaders of tomorrow. We propose five strategies: (i) create a more inclusive culture, (ii) ensure early and equitable career development opportunities for women ECRs, (iii) ensure equitable access to funding for women ECRs, (iv) offer mentoring opportunities and, (v) create flexible, family-friendly environments. Transformational, meaningful, and lasting change will only be achieved through commitment and collaborative action across various scales and by multiple stakeholders.
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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 | 0,017 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».