Guidelines for ensuring meaningful engagement of early career researchers in scientific collaborations: recommendations from and for marine and polar scientists
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is an increasing recognition of the importance of involving early career researchers (ECRs) in scientific positions of trust within national and international organizations, collaborative research projects, networks, and working groups. While the inclusion of ECRs in positions traditionally dominated by more established scientists is a welcome development to increase diversity, equity and inclusion in science, ECRs are often brought into different processes without consideration of the differences in career stages and unfamiliarity of newcomers to projects and processes. These challenges are particularly felt by ECRs with multiple disadvantaged statuses or identities (e.g. ECRs from ethnic minorities, the Global South, and those with caring responsibilities). This paper presents ten guidelines prepared as a participatory process of 12 marine and polar science early career networks, aiming to provide a comprehensive framework for various stakeholders involved in the academic and research ecosystem to improve ECR engagement in collaborations and institutional processes. These guidelines are intended to be adaptable to various contexts, ensuring that all those engaging with ECRs can effectively support their development and well-being. By following these guidelines, members of the scientific community and associated organizations can contribute to a nurturing and productive working environment that benefits the entire research community. This, in turn, will contribute to the long-term success of individual researchers, their institutions, and ultimately science itself.
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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 | 0,369 | 0,462 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,022 |
| Communication savante | 0,024 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,053 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».