Survey of Dental Researchers’ Perceptions of Sexual Harassment at AADR Conferences: 2015 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
= 10,495); examined demographic factors associated with reported experiences; and identified facilitators and potential solutions concerning these types of harassment. Registrants were emailed an invitation to an anonymous online survey. Demographics were assessed categorically, and response distributions to close-ended survey items were evaluated by these variables. Bivariate analyses of participant demographics were conducted with 8 types of perceived harassment. To determine the demographic distribution of reporters, along with bivariate associations among them, restricted analyses were performed among individuals reporting any type of harassment. Qualitative data analysts conducted content analysis of the open-ended responses to questions asking participants to reflect on the topic. Peer debriefing was used to refine the coding schema. A total of 824 responses were received, of which 172 individuals reported experiencing ≥1 of the 8 types of harassment surveyed. Among those, reports of condescending remarks occurred most frequently (70%). Reported harassment of a more sexual nature was less common by comparison. Reporters of harassment were more likely to be women, members of the AADR/CADR (Canadian Association for Dental Research) divisions, and/or frequent meeting attendees. A total of 229 respondents answered at least 1 of the open-ended questions. While the majority of survey respondents reported no personal experience with harassment at AADR meetings, the fact that 1 in 5 did should be cause for concern. In 2018, AADR introduced a "Professional Conduct at Meetings Policy" delineating unacceptable behaviors, including intimidating or harassing speech and actions. Results of this survey form an important baseline from which its impact may be monitored to ensure that future AADR meetings are respectful, supportive, and safe environments for all.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».