Keynote: When Good Intentions Just Aren’t Enough: Engaging Diverse Communities as Partners in Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
SPEAKER: Alpha Abebe, PhD Assistant Professor, Communication Studies & Media Arts, Faculty of Humanities McMaster University REPORTER: Peter J Olson JAMA Network A fundamental aspect of the scientific enterprise is that it begins with a question about our world and the way it works. What comes next is extensive, laborious research that may or may not yield satisfactory answers, and there is always more work to be done to convert newly acquired knowledge into progress. The same can be said about endeavors to implement principles of diversity, equity, and inclusion (DEI) within the scholarly publishing industry. In her keynote address at the CSE 2023 Annual Meeting in Toronto, Dr Alpha Abebe accentuated the importance of weathering and even embracing the inherent challenges that come with efforts to bring about systemic and sustainable change. And—not unlike the scientific enterprise—one of those challenges is asking ourselves: Are we asking the right questions in the first place? A community practitioner and community engagement researcher, Abebe began by noting her appreciation of the theme of the CSE meeting, “Reflecting on Community: Opening Borders in Scholarly Publishing,” and went on to pose a series of questions that laid bare both the opportunities and the problems that accompany efforts to dismantle barriers within the scholarly publishing industry. Citing a formative experience during her postgraduate studies that shifted her perception of the concepts of data and knowledge, she posited that alternative voices, nonscholarly material, and lived experience are in fact forms of information that can make science […]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».