Comment on egusphere-2024-1653
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,038 |
| 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 | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,121 | 0,080 |
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 ».