Drab and distant birds are studied less than their fancy-feathered friends
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human decisions are influenced by implicit biases, and scientists do not exist in an objectivity vacuum. Subconscious biases in scientists’ choices about which species to study may beget distorted knowledge bases and stagnant paradigms. Disparities in biological knowledge can result from bias in study species selection within a cycle of policymaking, funding, and publication, all subject to implicit biases. Here, we show that ornithological research in the USA and Canada is biased toward birds with greater aesthetic salience and those with larger breeding ranges and ranges that encompass more universities. We quantified components of aesthetic salience (e.g., color, pattern/contrast, body size) of 293 passerines and near-passerines based on empirically documented human visual preferences and investigated whether these components were associated with research effort. We also quantified each species’ breeding range size and the number of universities within that range. Accounting for phylogenetic relatedness, we found that these metrics of aesthetics, familiarity, and accessibility combined to explain 45% of the variation in the number of published papers about each species from 1965–2020. On average, birds in the top 10% of aesthetic salience were studied 3.0X more than birds in the bottom 10%, and publication numbers were predicted most strongly by color and pattern components of aesthetic salience. Birds in the top 10% of breeding range size and university abundance were studied 3.8X and 3.5X more often than species in the bottom 10% of those categories, respectively. Species listed as Endangered and those featured on journal covers have greater aesthetic salience scores than other species. We discuss how these biases may influence perceived relative value of species with respect to culture and conservation. The disparities in empirical knowledge we describe here perpetuate a positive feedback loop, thus widening the gap between the avian “haves” and “have-nots”, with some questions answered repeatedly while potentially critical discoveries are left undiscovered. “All animals are equal, but some animals are more equal than others.” —George Orwell, Animal Farm (1945)
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».