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Enregistrement W4413366499 · doi:10.7554/elife.106877

Making conferences in the plant sciences more inclusive through community recommendations

2025· article· en· W4413366499 sur OpenAlexaff
Marcia Puig-Lluch, Mary Elizabeth Williams, Eric Wada, Imeña Valdes, Carrie M. Tribble, Andrew Read, Kanwardeep S. Rawale, Chelsea L Newbold, Bathabile Mthombeni, Michael L. Moody, Laura Minero, Annarita Marrano, Melanie A. Link‐Pérez, Roger W. Innes, Cody Coyotee Howard, Adriana Hernandez, Corri D. Hamilton, Ðenita Hadziabdic, Morgan R. Gostel, Joanna Friesner, John E. Fowler, Mindy Findlater, Sakina Elshibli, Steven Burgess, Hank W. Bass, Burcu Alptekin, R. Shawn Abrahams, Patricia Baldrich

Notice bibliographique

RevueeLife · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensAlchemy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEngineering ethicsPolitical scienceData scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An unwelcoming climate and culture at scientific conferences is an obstacle to retaining scientists with marginalized identities. Here we describe how a number of professional societies in the plant sciences, mostly based in the United States, collaborated on a project called ROOT & SHOOT (short for Rooting Out Oppression Together and SHaring Our Outcomes Transparently) to make conferences in the field more inclusive. The guidelines we developed, and our efforts to implement them in 2023 and 2024, are summarized here to assist other conference organizers with creating more inclusive conferences.

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)0,148
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,239
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1480,239
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0180,007
Communication savante0,0270,025
Science ouverte0,0070,035
Intégrité de la recherche0,0120,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,013

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,211 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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