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Enregistrement W4400764333 · doi:10.1139/cjfas-2024-0033

On increasing equity and inclusion of early-career professionals for conferences and conference networking in Canadian fisheries and aquatic science societies

2024· article· en· W4400764333 sur OpenAlexafffundvenueabout
Christina A. D. Semeniuk, Kathleen Church, Felix Eissenhauer, Jaime Grimm, Robert M. Hechler, Bradley E. Howell, Silviya V. Ivanova, Sandra Klemet‐N'Guessan, Christine L. Madliger, Jessica Reid, Kendra Thompson-Kumar, Iván Arismendi, Brooke E. Penaluna, Andrea E. Kirkwood, D. Dudley Williams

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensCarleton UniversityAlgoma UniversityUniversity of New BrunswickUniversity of TorontoOntario Tech UniversityTrent UniversityUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Windsor
Mots-clésEquity (law)FisheryInclusion (mineral)EcologyPolitical scienceSociologyBiologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As early-career professionals (ECPs) navigate their education and professional development in the aquatic sciences, many seek to build a network to help guide their entrance into the field. As influential organizations, scientific societies play a vital role through hosted conferences, where ECPs can meet and share ideas with others, and find mentors to facilitate their colleagues’ journey within the profession. However, not all ECPs are the same, and those from marginalized backgrounds face unique challenges. Here, we provide a perspective on ways scientific societies can ensure all members are provided with equitable opportunity to discover, access, and build career-defining networks at conference events, including the critical role of mentors in navigating obstacles to success. Our recommendations originate from an early-career networking workshop in 2022 at a Canadian fisheries and aquatic sciences conference. The day-long hybrid event comprised interactive activities and discussions on how societies and their conferences can foster and promote inclusive networking for all, including suggestions on maximizing inclusivity for online attendees. This perspective serves as a call to action for scientific societies and senior-career professionals to meaningfully engage with ECPs and marginalized members to promote transformative science.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0250,007
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0040,025
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,409
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,071 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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