Writing a massively multi‐authored paper: Overcoming barriers to meaningful authorship for all
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The value of large‐scale collaborations for solving complex problems is widely recognized, but many barriers hinder meaningful authorship for all on the resulting multi‐author publications. Because many professional benefits arise from authorship, much of the literature on this topic has focused on cheating, conflict and effort documentation. However, approaches specifically recognizing and creatively overcoming barriers to meaningful authorship have received little attention. We have developed an inclusive authorship approach arising from 15 years of experience coordinating the publication of over 100 papers arising from a long‐term, international collaboration of hundreds of scientists. This method of sharing a paper initially as a storyboard with clear expectations, assignments and deadlines fosters communication and creates unambiguous opportunities for all authors to contribute intellectually. By documenting contributions through this multi‐step process, this approach ensures meaningful engagement by each author listed on a publication. The perception that co‐authors on large authorship publications have not meaningfully contributed underlies widespread institutional bias against multi‐authored papers, disincentivizing large collaborations despite their widely recognized value for advancing knowledge. Our approach identifies and overcomes key barriers to meaningful contributions, protecting the value of authorship even on massively multi‐authored publications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle