Translating interdisciplinary knowledge for gender equity: Quantifying the impact of NSF ADVANCE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Interdisciplinarity is often hailed as a necessity for tackling real‐world challenges. We examine the prevalence and impact of interdisciplinarity in the NSF ADVANCE program, which addresses gender equity in STEM. Methods Through a quantitative analysis of authorship, references, and citations in ADVANCE publications, we compare the interdisciplinarity of knowledge produced within the program to traditional disciplinary knowledge. We use Simpon's Diversity Index to test for differences across disciplines, and we use negative binomial regression to capture the potential influences of interdisciplinarity on the long‐term impact of ADVANCE publications. Results ADVANCE publications exhibit higher levels of interdisciplinarity across three dimensions of knowledge integration, and cross‐disciplinary ties within ADVANCE successfully integrate social science knowledge into diverse disciplines. Additionally, the interdisciplinarity of publication references positively influences the impact of ADVANCE work, while the interdisciplinarity of authorship teams does not. Conclusions These findings emphasize the significance of interdisciplinarity in problem‐oriented knowledge production, indicating that specific forms of interdisciplinarity can lead to broader impact. By shedding light on the interplay between interdisciplinary approaches, disciplinary structures, and academic recognition, this article contributes to programmatic design to generate impactful problem‐solving knowledge that also adds to the academic community.
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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 | 0,025 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».