Common Interests Without Common Expertise: Reflections on Early-career Experiences in Cross-Disciplinary Research
Notice bibliographique
Résumé
Cross-disciplinary research enables us to tackle complex problems that require expertise from different fields. Such collaborations involve researchers who have different perspectives, communication styles, and knowledge bases, and can produce results far greater than the sum of their parts. However, in an era of increasing scientific specialization, there exist many barriers for students and early-career researchers (ECRs) interested in training and undertaking interdisciplinary research endeavors. This perspective examines the challenges that students and ECRs perceive and experience in cross-disciplinary work and proposes pathways to create more inclusive and welcoming research environments. This work emerges from a National Science Foundation (NSF)-funded workshop held during the Society for Integrative and Comparative Biology (SICB) Annual Meeting in January 2023 in Austin, TX. The workshop brought together seasoned interdisciplinary scientists with undergraduate and graduate students to identify and discuss perceived challenges through small group discussions and experience sharing. Through summarizing a range of student concerns about embarking on careers as interdisciplinary scientists and identifying ways to dismantle institutional and lab management-level barriers, we aim to promote an inclusive and collaborative problem-solving environment for scientists of all experience levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».