“Best Paper” awards lack transparency, inclusivity, and support for Open Science
Notice bibliographique
Résumé
Awards can propel academic careers. They also reflect the culture and values of the scientific community. But do awards incentivize greater transparency, inclusivity, and openness in science? Our cross-disciplinary survey of 222 awards for the "best" journal articles across all 27 SCImago subject areas revealed that journals and learned societies administering such awards generally publish little detail on their procedures and criteria. Award descriptions were brief, rarely including contact details or information on the nominations pool. Nominations of underrepresented groups were not explicitly encouraged, and concepts that align with Open Science were almost absent from the assessment criteria. At the same time, 10% of awards, especially the recently established ones, tended to use article-level impact metrics. USA-affiliated researchers dominated the winner's pool (48%), while researchers from the Global South were uncommon (11%). Sixty-one percent of individual winners were men. Overall, Best Paper awards miss the global calls for greater transparency and equitable access to academic recognition. We provide concrete and implementable recommendations for scientific awards to improve the scientific recognition system and incentives for better scientific practice.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,069 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».