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Enregistrement W4401194131 · doi:10.3389/fclim.2024.1395040

Engagement of early career researchers in collaborative assessments of IPCC reports: achievements and insights

2024· article· en· W4401194131 sur OpenAlexaff
Marta Moreno‐Ibáñez, Mathieu Casado, Gwénaëlle Gremion, Valentina Rabanal, Onema Adojoh, Chukwuma Anoruo, Adnan Arshad, Faten Attig Bahar, Cinthya Bello, Helena Bergstedt, Jilda Alicia Caccavo, Nicolas Champollion, Emily S. Choy, María Fernanda De Los Ríos, Henrieka Detlef, Rahul Dey, Gamil Gamal, Hugo R. Guímaro, Susana Hancock, Christel Hansen, Vincent Hare, Juan Höfer, Thajudeen Jabir, Shipra Jain, Shridhar D. Jawak, Mikhail M. Latonin, Joseph Martin, Jhon Fredy Mojica, Ryan O’Hara, Olumide Onafeso, R. Arun Prasath, Eduardo Queiroz Alves, Sergio Raez-Villanueva, Paul R. Rosenbaum, Sebastián Ruiz-Pereira, Valentina Savaglia, Maud van Soest, Deniz Vural

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Climate · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkRoyal Canadian NavyUniversity of VictoriaMcMaster UniversityUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesUniversity of Colorado BoulderNatural Environment Research CouncilSight Research UKUniversidad Científica del Sur
Mots-clésEngineering ethicsPsychologyMedical educationSociologyEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The participation of a diverse –in terms of geography, discipline and gender– group of Early Career Researchers (ECRs) in the peer review process can help alleviate the workload of senior researchers and counteract the perceptual biases that the latter tend to show. Moreover, ECRs can benefit from developing skills that are often not included in educational programs. From 2018 to 2021, the Association of Polar Early Career Scientists, in collaboration with other associations, organized six group reviews of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) reports by a total of more than 600 ECRs from over 70 different countries. This study aims to evaluate this group review in terms of its contribution to the production of scientific knowledge, and as a career development opportunity for ECRs. The data analyzed consists of application forms, review comments, and feedback surveys that were collected during each review process. The results of this study show that, overall, the group reviews were a success in terms of the experience of ECRs and their contribution to the peer review of the IPCC reports. Most survey respondents considered the general organization of the group reviews satisfactory and expressed interest in participating in future group reviews. However, most participants did not engage in discussions with their peers, which constitutes a missed opportunity to engage in active learning and the shared production of knowledge. ECRs made a significant contribution to the review of the IPCC reports by producing an average of 2,422 ± 532 comments per group review, 36% of which were substantive. PhD students were shown to be as proficient reviewers as postdoctoral researchers and faculty reviewers. More importantly, the diversity of reviewers in terms of geography and discipline, together with the fact that they are ECRs, can help produce more balanced scientific reports since they bring new perspectives, thus counteracting the biases that senior researchers have. These group reviews could be improved by providing more comprehensive training and facilitating communication among reviewers so that they can engage in meaningful exchanges. We conclude that the IPCC should formalize the inclusion of ECRs in future reviews of the IPCC reports.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,442
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,060 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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