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Enregistrement W4403076211 · doi:10.5194/gc-7-227-2024

Planning virtual and hybrid events: steps to improve inclusion and accessibility

2024· article· en· W4403076211 sur OpenAlexaff
Aileen Doran, Victoria Dutch, Bridget Warren, Robert A. Watson, Kevin Murphy, Angus Aldis, Isabelle Cooper, Charlotte Cockram, Dyess Harp, Morgane Desmau, Lydia Keppler

Notice bibliographique

RevueGeoscience Communication · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Computer scienceHuman–computer interactionProcess managementPsychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The past decade has seen a global transformation in how we communicate and connect with one another, making it easier to network and collaborate with colleagues worldwide. The COVID-19 pandemic led to a rapid and unplanned shift toward virtual platforms, resulting in several accessibility challenges that have excluded many people during virtual events. Virtual and hybrid conferences have the potential to present opportunities and collaborations to groups previously excluded from purely in-person conference formats. This can only be achieved through thoughtful and careful planning with inclusion and accessibility in mind, learning lessons from previous events' successes and failures. Without effective planning, virtual and hybrid events will replicate many biases and exclusions inherent to in-person events. This article provides guidance on best practices for making online/virtual and hybrid events more accessible based on the combined experiences of diverse groups and individuals who have planned and run such events. Our suggestions focus on the accessibility considerations of three event planning stages: (1) pre-event planning, (2) on the day/during the event, and (3) after the event. Ensuring accessibility and inclusivity in designing and running virtual events can help everyone engage more meaningfully, resulting in more impactful discussions that will more fully include contributions from the many groups with limited access to in-person events. However, while this article is intended to act as a starting place for inclusion and accessibility in online and hybrid event planning, it is not a fully comprehensive guide. As more events are run, it is expected that new insights and experiences will be gained, helping to continually update standards.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0210,022
Science ouverte0,0050,029
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,005

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,327 · 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
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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