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Enregistrement W4399551740 · doi:10.5194/egusphere-2024-1653

Earth Science for all? The economic barrier to Geoscience conferences

2024· preprint· en· W4399551740 sur OpenAlexaff
Francyne Bochi do Amarante, Maurício Barcelos Haag

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)AttendancePopulationCultural diversityPolitical scienceRelevance (law)Earth scienceGeographySociologyGeologyLawDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Scientific meetings are vital for research development and networking. However, these events often perpetuate unconscious biases and barriers to diversity, particularly affecting ethnic minorities. The future success of geosciences depends on diversity, which enhances problem-solving and innovation through varied perspectives. This study examines the attendance diversity at the European Geosciences Union (EGU) General Assembly from 2005 to 2024, focusing on the impact of economic factors, distance, and population size on participation. Using publicly available data from the World Bank and EGU, this study finds that gross national income (GNI) is the primary determinant of attendance, with a strong correlation between GNI and participation, especially post-COVID. Distance also influences attendance but to a lesser extent, while population size shows a weak correlation. To improve diversity in academic conferences, we suggest facilitating donations, offering affordable accommodations, establishing additional travel funds, and rotating the conference location. Our actions must go beyond the EGU General Assembly and other geoscience conferences, extending to barriers to inclusivity within our community. By addressing these financial and systemic barriers, geoscience conferences can become more inclusive, benefiting the entire scientific community.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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