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Enregistrement W4362678233 · doi:10.1126/science.adh8182

The future of scientific societies

2023· letter· en· W4362678233 sur OpenAlexaff
Camila Fonseca Amorim da Silva, Edgar Virgüez, Sibel Eker, Christina N. Zdenek, Cathrine Bergh, Casimiro Gerarduzzi, Yan Ge, Madeline Klinger, Veerasathpurush Allareddy, Elizabeth C. Hoots, Tania Henríquez, Khor Waiho, Carlo D’Ippoliti, Ahmed Al Harraq, Hui Xu, Junyu Zou, Yuanxing Xia, Rashad Abdul‐Ghani, Mayank Chugh

Notice bibliographique

RevueScience · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The future of scientific societies AAAS (the publisher of Science) turns 175 years old this year.AAAS's mission is to advance science, engineering, and innovation throughout the world for the benefi t of all.To celebrate this milestone and explore AAAS's anniversary theme of "igniting progress for the next 175," we asked young scientists, "How have scientifi c societies aff ected your career, and how can societies best support scientists in the future?"Read a selection of the responses here.Follow NextGen Voices on Twitter with hashtag #NextGenSci.-Jennifer Sills InclusionScientific societies have given me the opportunity to attend events, enter contests, and start a science communication project.Ensuring more representation of neurodivergent researchers and other minorities in scientific societies is what drives me, as an autistic researcher, to pursue my goals.Scientific societies' most important role in the future will be inclusion.When scientific societies care about sharing the work and struggles of Black, LGBTQIA+, female, neurodivergent, and other underrepresented researchers, they create a more welcoming scientific community, which will encourage more individuals in minority groups to become scientists.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,009
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,340 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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