SDSS-IV from 2014 to 2016: A Detailed Demographic Comparison over Three Years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Sloan Digital Sky Survey (SDSS) is one of the largest international astronomy organizations. We present demographic data based on surveys of its members from 2014, 2015 and 2016, during the fourth phase of SDSS (SDSS-IV). We find about half of SDSS-IV collaboration members were based in North America, a quarter in Europe, and the remainder in Asia and Central and South America. Overall, 26%–36% are women (from 2014 to 2016), up to 2% report non-binary genders. 11%–14% report that they are racial or ethnic minorities where they live. The fraction of women drops with seniority, and is also lower among collaboration leadership. Men in SDSS-IV were more likely to report being in a leadership role, and for the role to be funded and formally recognized. SDSS-IV collaboration members are twice as likely to have a parent with a college degree, than the general population, and are ten times more likely to have a parent with a PhD. This trend is slightly enhanced for female collaboration members. Despite this, the fraction of first generation college students is significant (31%). This fraction increased among collaboration members who are racial or ethnic minorities (40%–50%), and decreased among women (15%–25%). SDSS-IV implemented many inclusive policies and established a dedicated committee, the Committee on INclusiveness in SDSS. More than 60% of the collaboration agree that the collaboration is inclusive; however, collaboration leadership more strongly agree with this than the general membership. In this paper, we explain these results in full, including the history of inclusive efforts in SDSS-IV. We conclude with a list of suggested recommendations based on our findings, which can be used to improve equity and inclusion in large astronomical collaborations, which we argue is not only moral, but will also optimize their scientific output.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».