We need to talk about manels: the problem of implicit gender bias in sport and exercise medicine
Notice bibliographique
Résumé
In 2015, a website (www.allmalepanels.tumblr. com/) began documenting instances of all-male panels (colloquially known as a ‘manel’). This, along with the Twitter hashtag #manel, has helped drive recognition of the persistent and pervasive gender bias in the composition of experts assembled to present at conferences and other events.\nRecent social media discussions have similarly highlighted the prevalence of all-male panels in Sport and Exercise Medicine (SEM). While, to our knowledge, all-male panel trends in SEM have not yet formally been documented or published, one need look no further than SEM conference committees, keynote speaker lists, panels and other events to see that it exists in practice. Why, in 2018, is SEM and its related disciplines still failing to identify and acknowledge the role that implicit bias plays in the very structure of our own research, practice and education? SEM is, after all, a profession that contains experts, and serves populations, of all genders.\nThis editorial will introduce the definition, implications and manifestations of implicit gender bias and then explore how the SEM community can begin to address this issue, advance the discussion and develop a more equitable global community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».