Diversity in the Chiropractic Profession: Preparing for 2050
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As the diversity of the United States (US) population continues to change, concerns about minority health and health disparities grow. Health professions must evolve to meet the needs of the population. The purpose of this editorial is to review current trends in the diversity of chiropractic students, faculty, and practitioners in the United States. This editorial was informed by a search of the literature, to include PubMed, using the terms chiropractic and diversity, minority, and cultural competency. Demographic information for the chiropractic profession was obtained from the National Board of Chiropractic Examiners and The Chronicle of Higher Education. These data were compared to diversity data for medical doctors and the national and state populations from the American Association of Medical Colleges and the US Census, respectively. Surprisingly little has been published in the peer-reviewed literature on the topic of diversity in the chiropractic profession. For the variables available (sex and race), the data show that proportions in the US chiropractic profession do not match the population. State comparisons to associated chiropractic colleges show similar relationships. No reliable data were found on other diversity characteristics, such as gender identity, religion, and socioeconomic status. The chiropractic profession in the United States currently does not represent the national population with regard to sex and race. Leaders in the profession should develop a strategy to better meet the changing demographics of the US population. More attention to recruiting and retaining students, such as underrepresented minorities and women, and establishing improved cultural competency is needed.
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.
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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle