Policy Change Towards Equity and Inclusion is Good for Science in Canada
Notice bibliographique
Résumé
[para.1.]: "In 2019, the Canadian post-secondary education (PSE) sector, and particularly the research enterprise, saw the implementation of significant initiatives relating to increasing equity, diversity and inclusion (EDI) in research, across all disciplines, including all scientific research supported by the three tri-councils. Overall, research culture in Canada has historically moved toward equity at a glacial pace and is behind other jurisdictions such as the US, UK and Australia in adopting policy-driven approaches to improved EDI in PSE. In 2019, there are now a number of policy changes that include (but are not limited to) the requirement for all Canadian PSE institutions to develop equity plans, increased accountability in the CRC program, expectations of applicants to integrate EDI and SGBA+ analysis in grant applications, and mandatory peer-review training on implicit bias. Canadian institutions can now also voluntarily participate in the recently launched Dimensions: EDI charter, which expected organizations to develop, implement and assess multi-year action plans which address their own institutional policies and programming initiatives towards identifying individual structural and systemic biases that limit full participation of members of the federally designated groups (women, Indigenous peoples, persons with disabilities and members of visible minorities) and other under-represented communities (e.g., LGBTQ2S+).”
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 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 | 0,041 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,028 |
| Communication savante | 0,036 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».