Perceived and observed biases within scientific communities: a case study in movement ecology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Who conducts biological research, where, and how the results are disseminated varies among geographies and identities. Identifying and documenting these forms of bias by research communities is a critical first step towards addressing them. We documented perceived and observed biases in movement ecology. Movement ecology is a rapidly expanding sub-discipline of biology, which is strongly underpinned by fieldwork and technology use. First, we surveyed attendees of an international conference, and discussed the results at the conference (comparing uninformed vs informed perceived bias). Although most researchers identified as bias-aware, only a subset of biases were discussed in conversation. Next, by considering author affiliations from publications in the journal Movement Ecology, we found among-country discrepancies between the country of the authors’ affiliation and study site location related to national economics. At the within-country scale, we found that race-gender identities of postgraduate biology researchers in the USA differed from national demographics. We discuss the role of potential specific causes for the emergence of bias in the sub-discipline, e.g. parachute-science or accessibility to fieldwork. Undertaking data-driven analysis of bias within research sub-disciplines can help identify specific barriers and first steps towards the inclusion of a greater diversity of participants in the scientific process.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».