The neglect of equity and inclusion in open science policies of Europe and the Americas
Notice bibliographique
Résumé
National, international, and organizational Open Science (OS) policies are being formulated to improve and accelerate research through increased transparency, collaboration, and better access to scientific knowledge. Yet, there is mounting concern that OS policies—which are predicated on narrow understandings of openness, accessibility, and objectivity—do not effectively capture the ethos of OS and particularly its goal of making science more collaborative, inclusive, and socially engaged. This study explores how OS is conceptualized in emerging OS policies and to what extent notions of equity, diversity, and inclusion (EDI) and public participation are reflected in policy guidelines and recommendations. We use a qualitative document research approach to critically analyze 52 OS policy documents published between January 2020 and December 2022 in Europe and the Americas. Our results show that OS policies overwhelmingly focus on making research outputs publicly accessible, neglecting to advance the two aspects of OS that hold the key to achieving an inclusive and inclusive scientific culture—namely, EDI and public participation. While these concepts are often mentioned and even embraced in OS policy documents, concrete guidance on how they can be promoted in practice is overwhelmingly lacking. Rather than advancing the openness of scientific findings first and promoting EDI and public participation efforts second, we argue that incentives and guidelines must be provided and implemented concurrently to advance the OS movement's stated goal of making science open to all.
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 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 | 0,075 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,023 |
| Communication savante | 0,021 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».