Policy proposals to promote inclusion of caregivers in the research funding system
Notice bibliographique
Résumé
Research funding is critical for scientific production and career advancement in science, technology, engineering, mathematics, and medicine (STEMM). The COVID-19 pandemic has unmasked a deeply flawed research funding system riddled by inequitable policies, biased evaluations, and a lack of transparency and accountability. While most scientists were affected by the pandemic to some extent, evidence shows that women with caregiving responsibilities were disproportionately impacted, with long-term effects on their careers. However, despite calls for change by scientists globally, whose careers depend largely on funding success, decision-makers have made little to no effort to reform a funding system that marginalises a large proportion of researchers, including women, and especially mothers. Here, we review the current literature on gender bias in the STEMM funding process and propose a set of specific, actionable policies to promote caregiver inclusion and close the gender gap in research funding.
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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 | 0,216 | 0,337 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,017 |
| Communication savante | 0,020 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,034 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».