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Enregistrement W4319983352 · doi:10.1098/rsfs.2022.0073

Cultivating a more effective culture to advance the engineering of microbial communities

2023· article· en· W4319983352 sur OpenAlexaff
Jane Fowler, Thomas P. Curtis

Notice bibliographique

RevueInterface Focus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceData scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This theme issue holds contributions from a diverse group of individuals and research groups all dedicated to applying the power and principles of microbial ecology to create the environmental biotechnologies needed in the twenty-first century.These people came together in March 2022 at a Royal Society Theo Murphy meeting to discuss the matter.This is a vibrant field with many opportunities, challenges and barriers.In the final session of the meeting, we had participants break into small groups and asked them to discuss how we could accelerate progress.Progress to develop the new technologies that would help us to solve some of the grand challenges that humanity currently faces.To our surprise, every single group identified the culture of academia as a key issue impeding progress.We learnt that our culture prevents successful cross-disciplinary collaboration.We learnt that the competitive nature of research environments and the lack of inclusivity make us less than the sum of our parts.We heard how the reward structure of academia perversely incentivizes those activities and behaviours that hamper successful trans-disciplinary collaboration.Of course, such a diverse group brought a variety of experiences to the discussion.Some were fortunate to have experienced supportive, collegiate and creative cultures.Others less so.Nevertheless, even the most fortunate of us were touched by the unpleasant consequences of the pervasive rules of the academic game.In order to move faster and more effectively as a field, we need to build a new culture that is focused on collaboration and better solutions rather than one that is centred on competition and metrics.What then is our culture?It is simply the values, norms and behaviours that we espouse as a community.The culture of microbial ecologists and engineering biologists naturally reflects those of our societies and the demands and rewards of our employers and employment, and thus much of twenty-first century science.However, there is no reason to assume or accept that the culture that spontaneously arises is the culture we want.Indeed our colleagues have made it abundantly clear that we do not have the culture we need or desire.We envision a culture that allows all of us to have fulfilling and enriched research careers and to meet the very real societal challenges that we face.The clarion call from our confederates is a clear confirmation that we need to do better in both the quality and the effectiveness of our research environments.We argue that the two are intimately connected; an improved research culture will not simply bring us more fulfilling careers, but also more effective ones.Perhaps one of the most pernicious ideas in contemporary academia is that an unpleasant culture is somehow more effective at creating progress and societal solutions.We contest that tacit assumption.Recognizing and acknowledging that a cultural change is needed is the first step to change.That being said, people have been talking about the ineffective

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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