Data from: Working groups, gender and publication impact of Canada’s ecology and evolution faculty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Working groups are recognized as a highly effective method for synthesizing science. It is less clear if participating in working groups benefits individual researchers, or if benefits differ between men and women. This is a critical question, for the working group method is not sustainable if the benefit to science comes at a cost to academic careers or gender equity. Here, we analyze the publications of Canadian university faculty specialized in ecology and evolution (N=1244), a field that has embraced the working group method. Researchers were more likely to have participated in a working group as their academic age and prior H-index increased, but controlling for these factors there was no effect of gender. Using a longitudinal analysis, we find that researcher H-indices accrue 14% faster following their first working group publication, regardless of gender. Part of this acceleration may be the 3- to 5-fold higher citation rate of working group synthesis publications. In a survey (N=169), researchers also report indirect benefits of working groups, at similar rates for men and women. Working groups are therefore, good not just for science but also for scientists. Formalized mechanisms for collaborations such as working groups may also offset gender inequities in science.
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 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 | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,012 |
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 ».