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Enregistrement W4379386855 · doi:10.32942/x2ns3k

Academic publishing requires linguistically inclusive policies

2023· preprint· en· W4379386855 sur OpenAlexaff
Henry Arenas‐Castro, Violeta Berdejo‐Espinola, Shawan Chowdhury, Argelia Rodríguez‐Contreras, Aubrie R. M. James, Nussaïbah B. Raja, Emma M. Dunne, Sandro Bertolino, Nayara Braga Emídio, Chantelle Derez, Szymon M. Drobniak, Graham R. Fulton, L. Francisco Henao‐Díaz, Avneet Kaur, Catherine Kim, Malgorzata Lagisz, Iliana Medina, Peter Mikula, Vikram M. Narayan, Christopher J. O’Bryan, Rachel Rui Ying Oh, Ekaterina Ovsyanikova, Katharina‐Victoria Pérez‐Hämmerle, Patrice Pottier, Jennifer S. Powers, Astrid J. Rodriguez‐Acevedo, Andes Hamuraby Rozak, Pedro H. A. Sena, Nicola J. Sockhill, Anazélia M. Tedesco, Francisco Tiapa, Jo-Szu Tsai, Jaramar Villarreal‐Rosas, Susana M. Wadgymar, Masato Yamamichi, Tatsuya Amano

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesAustralian Research CouncilUniversity of Queensland
Mots-clésPublishingGlobeDiversity (politics)Linguistic diversityPolitical scienceEquity (law)Public relationsSociologyLibrary scienceComputer scienceLinguisticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific knowledge is produced in multiple languages but is predominantly published in English. This academic publishing practice creates a language barrier to the generation and transfer of scientific knowledge between communities with diverse linguistic backgrounds, hindering the ability of scholars and communities to address global challenges and achieve diversity and equity in science, technology, engineering, and mathematics (STEM). To overcome those barriers, publishers and journals should provide a fair system that supports non-native English speakers and disseminates knowledge across the globe. We surveyed policies of 736 journals in biological sciences to assess their linguistic inclusivity, identify predictors of inclusivity, and propose actions to overcome language barriers in academic publishing.

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)0,077
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,294
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0770,294
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0100,016
Communication savante0,0250,018
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,242 · 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
DomaineIncitatifs
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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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