A new generation of Early Career Researchers in atmospheric chemistry: Navigating a globalized scientific landscape
Notice bibliographique
Résumé
As the International Global Atmospheric Chemistry (IGAC) project marks its 35th anniversary, this paper examines the multifaceted experiences of Early Career Researchers (ECRs) navigating the increasingly globalized landscape of atmospheric chemistry. Drawing upon collective insights from the ECR Scientific Steering Committee and quantitative data from a survey of 180 ECRs across 40 countries, we investigate their primary motivations, challenges, and opportunities. Key obstacles identified include systemic difficulties in securing funding and resources, achieving sustainable work–life balance, and uncertainty around long-term career prospects, often compounded by precarious employment conditions. While globalization offers significant avenues for international collaboration, data sharing, and knowledge exchange, it concurrently presents challenges such as heightened competition, visa restrictions, regional disparities, and the risk of inequitable research practices. Despite these hurdles, ECRs are driven by a strong interest in their field, a desire to make a tangible impact on societal concerns, and the appeal of a supportive community. This perspective paper offers actionable insights focused on 4 key pillars: (i) strengthening mentoring programs; (ii) reforming funding mechanisms for improved accessibility and equity; (iii) providing targeted skill development workshops; and (iv) promoting equitable collaborations and advancing the decolonization of research practices. To foster a supportive, inclusive, and sustainable environment for the next generation of atmospheric scientists, this work underscores the urgent need for systemic change and sustained collaborative action by networks such as IGAC, as well as by senior researchers, academic institutions, and funding agencies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».