ADEA Faculty Diversity Toolkit: A Comprehensive Approach to Improving Diversity and Inclusion in Dental Education
Notice bibliographique
Résumé
Population demographic shifts in the United States and Canada have led to an increasingly diverse postsecondary student population. However, the largely homogenous dental faculty in the United States and Canada does not reflect the rapidly changing student body and the diverse patient population academic dentistry has been called to serve. Therefore, recruitment and retention of diverse dental faculty in dental education must be a priority. Substantial evidence also indicates improved outcomes for faculty, students, and institutions when faculty diversity on campus is increased. Beyond the positive impact faculty diversity can deliver to the learning and working environments of an academic institution, a variety of regulatory bodies mandate good faith efforts to maintain a diverse faculty, including the Commission on Dental Accreditation (CODA) standards for dental schools and dental therapy education programs. To assist its member institutions with answering the call for improved faculty diversity, the American Dental Education Association (ADEA) worked with its members to develop the ADEA Faculty Diversity Toolkit (ADEA FDT), a landmark evidence-based resource designed to assist dental education with the design and implementation of faculty recruitment and retention initiatives that can be tailored to their unique needs. This article provides an overview of the changing landscape of the United States and Canadian populations, shares the historic homogeneity of dental education faculty, provides an overview of some of the benefits associated with faculty diversity and highlights the challenges and barriers related to recruiting and retaining diverse faculty. Most importantly, it introduces the ADEA FDT and the need for dental schools and allied dental programs to use the Toolkit as a proactive resource in increasing and maintaining faculty diversity. Furthermore, it provides an overview of how to utilize and adapt the highlighted best practices and model programs to improve faculty diversity on their campuses.
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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 | 0,065 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 ».