Brain Mappers of Tomorrow: An international multilingual initiative for neuroscience dissemination
Notice bibliographique
Résumé
The initiative “Brain Mappers of Tomorrow” coordinated by the Organization for Human Brain Mapping (OHBM) Diversity and Inclusivity Committee (DIC) aims to make neuroscience accessible to children worldwide, particularly those from historically underrepresented backgrounds. Over the past several years, this successful initiative has grown and evolved, offering live reviews of scientific papers tailored for children in multiple languages. These live review events have seen exponential growth, engaging over 1,000 children in 2023 alone. Through partnerships and innovative strategies, the initiative has successfully reached diverse audiences, fostering curiosity and critical thinking in young minds. Although some challenges remain, including recruiting scientists and participants from underprivileged communities, ongoing efforts strive to overcome these barriers. The success of “Brain Mappers of Tomorrow” demonstrates the potential for similar initiatives across scientific disciplines, emphasizing the importance of diversity and inclusivity in science education and outreach. Such efforts can foster positive impacts at multiple levels, from individuals (children and presenters) to global society. This editorial highlights the benefits and challenges of such initiatives, shares experiences and resources to assist other scientific communities in launching similar endeavors, and discusses future directions.
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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 | 0,027 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,013 |
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 ».