First steps for integrating sex and gender considerations into basic experimental biomedical research
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades there has been an increasing recognition of the need to account for sex and gender in biology and medicine, in order to develop a more comprehensive understanding of biological phenomena and to address gaps in medical knowledge that have arisen due to a generally masculine bias in research. We have noted that as basic experimental biomedical researchers, we face unique challenges to the incorporation of sex and gender in our work, and that these have remained largely unarticulated, misunderstood, and unaddressed in the literature. Here, we describe some of the specific challenges to the incorporation of sex and gender considerations in research involving cell cultures and laboratory animals. In our view, the main‐streaming of sex and gender considerations in basic biomedical research depends on an approach that will allow scientists to address these issues in ways that do not undermine our ability to pursue our fundamental scientific interests. To that end, we suggest a number of strategies that allow basic experimental researchers to feasibly and meaningfully take sex and gender into account in their work.—Ritz, S.A., Antle, D. M., Côté, J., Deroy, K., Fraleigh, N., Messing, K., Parent, L., St‐Pierre, J., Vaillancourt, C., Mergler, D. First steps for integrating sex and gender considerations into basic experimental biomedical research. FASEB J . 28, 4–13 (2014). www.fasebj.org
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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 | 0,147 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».