The value and broader impacts of agricultural and environmental scientific meetings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The socioeconomic value of content presented at the ASA‐CSSA‐SSSA (where ASA‐CSSA‐SSSA is American Society of Agronomy–Crop Science Society of America–Soil Science Society of America) Annual Meetings from 2014 to 2023 is estimated at $64.2 billion and is presented in this commentary as a thought exercise, highlighting the potential scale of research dissemination in scientific meetings. Scientific meetings are instrumental for propelling the quality and advancement of research via fostering timely feedback, knowledge dissemination, fresh perspectives, stimulation for networking and new collaborations, preparing scientists for public engagement, and addressing contemporary challenges of cultural accessibility and opportunity. Additionally, the broader impacts include near‐term benefits to agricultural and environmental scientists that can transform careers and perspectives on the world, especially for students and early career members. The benefits from these impacts on scientists are then anticipated to propagate into broader and longer term positive impacts on humanity worldwide. In this commentary, we offer the above as a provocation to spark peer discussion on evaluating scientific meetings’ contributions, alongside a working list of broader impacts to inspire philosophical and methodological innovations for quantifying their value.
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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 | 0,033 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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; 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 ».