Empowering Early Career Polar Researchers in a changing climate: Challenges and solutions
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is rapidly reshaping the research landscape in the polar regions.As such, Early Career Researchers (ECRs) face increasingly daunting challenges.These challenges include international and institutional competition for funding, shifting research demands and priorities, limited data sharing, and the need for strong mentorship.ECRs in polar research face various challenges that are common to other research fields; e.g., they can encounter difficulties in securing funding and publishing [1,2], which can lead to elevated stress and even job loss [3,4].Institutional barriers include pressure on senior scientists to retire prematurely and pervasive gender and social inequalities [5].Of the approximately 5,000 members of the Association of Polar Early Career Scientists (APECS), 57% identify as female [6].While specific data on gender distribution among APECS ECRs is unavailable, insights from the International Association for Hydro-Environment Engineering and Research (IAHR) reveal that women constitute 25% at all career stages, with ECRs representing 33%; this proportion exhibited minimal growth in recent years [7].Anticipated trends suggest a more balanced gender distribution among APECS ECRs relative to their counterparts at advanced career stages, with potentially greater gender imbalances in developing countries and certain research fields [7].Barriers to interdisciplinary polar research include demanding workloads, uncertain funding and employment prospects, and limited support for work-life balance [8].The benefits of open science practices for ECRs, including reputational gains and increased chances of publication, as well as the associated challenges have also been noted [9].In light of these challenges, addressing the climate and biodiversity crisis necessitates a reevaluation of academia's activities to ensure a safe and just space.This reevaluation calls for a balance that respects the environmental boundaries of the planet while ensuring social equity and justice [10].In response, we propose the following solutions: (i) Creating more funding opportunities directed toward ECR-led projects, such as the Scientific Committee on Antarctic Research (SCAR) fellowships or the research grants offered by the European Consortium for Ocean Research Drilling (ECORD), an integrated member of the International Ocean Drilling Programme (IODP); (ii) Increasing cooperation among research groups and local communities, with emphasis on decreasing the ecological footprint of fieldwork and increasing stakeholder
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 | 0,051 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».