Notice bibliographique
Résumé
MODERATOR: Stacy L Christiansen JAMA SPEAKERS: Stacy L Christiansen Emily L Ayubi American Psychological Association Sabrina J Ashwell Chemical & Engineering News American Chemical Society Leonard Jack, Jr Preventing Chronic Disease Journal CDC REPORTER: Michele Springer Caudex Incorporating inclusive language into scientific communications helps establish respect for all people and promote inclusion. Without inclusive language, communications can perpetuate bias based on personal characteristics, background, and stereotypes. The purpose of this session was to share examples of how different organizations are incorporating inclusive language into their style guides to improve inclusivity across all communication. Stacy Christiansen opened by providing examples of how the AMA Manual of Style is incorporating inclusive language guidance. In addition to being Managing Editor for JAMA, Stacy is the Chair of the AMA Manual of Style Committee. The 9th edition of the AMA Manual of Style, published in 1988, was the first edition to provide examples of inclusive language terms, policies, and guidance. Since then, it has been updated multiple times, with the most recent updates on race and ethnicity guidance added in August 2021.1,2 Currently, the Committee is updating the sections on sex, gender, and sexual orientation. Guidance on language used to discuss age, socioeconomic status, and abilities, disabilities, conditions, and diseases will be updated in turn. Current guidance for reporting on sex and gender includes the following: “Sex” should be used when reporting biological factors; “gender” should be used when reporting gender identity or psychosocial/cultural factors. Explain methods used to obtain information on sex, gender, […]
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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 | 0,050 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,164 | 0,144 |
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 ».