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Enregistrement W4322010591 · doi:10.5194/egusphere-egu23-13202

The EDIG project: a grassroots initiative working to address systemic inequities in geoscience on a global scale

2023· preprint· en· W4322010591 sur OpenAlexaff
Robert A. Watson, Aileen Doran, Anna Bidgood, Morgane Desmau, Aaron L. Hantsche, Amy Benaim, Caroline Tiddy, Evie Burton, Lucy Roberts, Philip Rieger, William Gaieck

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Resource Management
Établissements canadiensYukon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsInclusion (mineral)Diversity (politics)Equity (law)Political sciencePublic relationsEarth scienceSociologySocial scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In early 2020, a group of geoscientists and other experts came together, within the framework of the Irish Centre for Research in Applied Geoscience (iCRAG), to learn about the challenges experienced by researchers in iCRAG, and to identify ways to work together to create a more inclusive environment. However, it was swiftly realised that these issues were manifest across the geosciences, and that any meaningful changes would need to be structural and widespread. This led to the formation of the Equity, Diversity and Inclusion in Geoscience (EDIG) project: a volunteer-led, virtual initiative, aiming to make geoscience more inclusive, accessible, and equitable. The EDIG project strives to improve awareness of the impact of prejudice, bias, exclusion, discrimination and other experiences within the larger geoscience community and to create strategies and networks to tackle inequities within geoscience.To help us better understand the challenges faced across the geoscience community, we ran an anonymous survey asking people about their experiences (or lack of) with equality, diversity, and inclusion related topics. The results of the survey helped to structure an online, free conference run over three days in December 2020. This inaugural event aimed to amplify the voices and experiences of underrepresented groups in geoscience in regard to equity, diversity and inclusion, drawing on the knowledge of 17 speakers from geoscience communities around the world.From the conversations at the 2020 event, we decided to expand outwards, opening our committee up to new volunteers and developing new projects to address barriers and challenges holistically. Many of these projects have involved collaborations with other initiatives and groups, including focused workshops (e.g., early career researcher barriers in Ireland) and are leading to new resources to help reach a wider network. In November 2022, we ran our second virtual conference, which sought to shift the conversation beyond increasing awareness toward strategies for action, and along with our original focus on improving awareness included sessions on data (collection, use, challenges) and how we might influence the future of equity, diversity and inclusion in geoscience.Going forward, our focus is to grow our network by building greater international links with other like-minded organisations (we’ve discovered that many people want to be involved, which is great!). We want to create a platform for us all to come together to work towards a more equitable and just geoscientific community. We also aim to raise awareness of the vital contributions of minoritized groups to geoscientific knowledge and the damaging consequences of their marginalisation and oppression in the history of our science. Only by creating a global network of supporters and activists can we hope to improve the diversity and inclusivity of our science. Let’s all come together to listen, learn and move forward together.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,017
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,221 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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