S'engager dans l'équité, la partialité et la fiabilité dans l'évaluation de l'apprentissage, en s'attaquant aux préjugés inconscients et aux disparités entre les sexes dans l'éducation scientifique.
Explore l'égalité, la diversité et l'inclusion dans les infrastructures du savoir, en soulignant l'importance de la bibliodiversité et en s'attaquant aux biais systémiques dans la production de connaissances académiques.
Couvre les critères d'estimation des paramètres, en soulignant l'importance de la cohérence, du biais, de la variance et de l'efficacité des estimateurs.
Explore l'importance de l'anonymat pour éviter le jugement fondé sur les caractéristiques personnelles et la nécessité de l'équilibrer avec la responsabilité.
