Shedding the cloak of neutrality: A guide for reflexive practices to make the sciences more inclusive and just
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The environmental sciences community cannot meaningfully address the compounding ecological and societal crises of our time without also addressing epistemic oppression—the persistent, systemic exclusion that dismisses or erases certain forms of expertise in knowledge production and scientific practices. Epistemic oppression is justified by the inaccurate assumption that scientific knowledge is neutral, value‐free, and objective. This assumption persists because science practices omit information about who we are and how we come to know the world in our work. It operates through the construction of knowledge hierarchies at three levels: (1) privileging particular worldviews of individual scientists, (2) privileging certain academic disciplines, and (3) privileging Eurocentric knowledge systems. To limit epistemic harms, we need to acknowledge that the sciences are inherently relational (i.e., emerge out of relationships among scientists and what we study) and situated (i.e., dependent on the social context surrounding knowledge production). By recognizing and reflecting on assumptions of neutrality, we can transform the scientific community toward fostering greater inclusion and acceptance of diverse worldviews, theories of knowledge, and methodologies to simultaneously address today's wicked problems and advance true diversity, equity, and belonging. Moving from concepts to practice, we outline several reflexive strategies and offer examples and guiding questions to acknowledge our standpoints in scientific research. By embracing reflexivity in our practices, including making our positionality in our work explicit, the environmental sciences can become more inclusive and effective at addressing the compounding crises of this era.
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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 | 0,119 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,145 |
| Communication savante | 0,033 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».