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Enregistrement W4391641932 · doi:10.1130/gsatg574gw.1

Feeling Relieved: Creating a Positive Bathroom Field Culture in the Geosciences

2024· article· en· W4391641932 sur OpenAlexaff
Mo Snyder, Merilie Reynolds

Notice bibliographique

RevueGSA Today · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingField (mathematics)GeologyPsychologySocial psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fieldwork typically poses some level of disruption to regular bathroom habits, which can lead to discomfort, distraction, and, in some cases, serious health and safety risks.We all have a role to play in mitigating these hazards and ensuring field bathroom matters are not a barrier to participation.Geoscientists carry out fieldwork in a variety of settings, including urban environments, remote wilderness areas, and industrial sites, such as active mines.Field experiences may take the form of day trips or multiday excursions requiring camping or hotel stays.As such, fieldwork can pose some level of disruption to regular bathroom habits.Bathroom behaviors directly impact the physical and emotional well-being of field workers; negative outcomes range from minor discomfort to serious physical health problems.This topic is an important component of field safety but receives relatively little attention.Bathroom-related concerns can distract from participants' abilities to fully engage in fieldwork and may become a barrier to participation entirely.Although this is an issue that can affect anyone, it disproportionately impacts some groups, including those who squat to pee, menstruate, have chronic UT or GI conditions, have a physical disability, or are from cultural backgrounds with bathroom-related taboos or sensitivities.This likely contributes to the lack of diversity in the ranks of geoscientists.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0120,011
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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