It’s time to address sexual violence in academic global health
Notice bibliographique
Résumé
Looking back over the first year of the global #MeToo movement that brought sexual violence (from harassment to coercion and assault) out in the open,1 we note that this issue has received little attention in academic global health. Recent cases of sexual misconduct in Joint United Nations Programme on HIV and AIDS (UNAIDS)2 and Oxfam show that the global health community must act to address this problem.3 In just a few months, the #MeToo movement raised awareness, stimulated new debates and placed this issue squarely on the public agenda in politics, business and entertainment. But academic global health still does not adequately prepare (women and men) students and academics for this problem; and recent discussions on global health training ignore the problem.4 Indeed, there is an urgent need to implement evidence-based comprehensive and integrated prevention strategies to address sexual violence in global health academic research.5 Collaboration between partners from countries with unequal incomes and power is common in academic global health.6 7 While challenges of power, money, publication, data use, and so on, within such collaborations are widely discussed,6 8–10 there is relative silence around sexual violence. Gender inequality in global health is increasingly discussed11—as scientific panels are often composed of a majority of (or only) men and the work of unpaid young women represents a large proportion of global health internships.12 There is a new movement to highlight women leaders in global health,13 and junior women researchers are calling to depatriarchalise science for French-speaking women.14 Despite these discussions, the general lack of consideration for sexuality issues in research fieldwork remains.15 16 In 1985, Gurney stated, “ for female fieldworkers, reciprocity… may be problematic if powerful males in the setting expect sexual favors in return for research …
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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 | 0,038 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,021 |
| Communication savante | 0,037 | 0,054 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,035 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,021 |
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 ».