Conference equity in global health: a systematic review of factors impacting LMIC representation at global health conferences
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Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Global health conferences are important platforms for knowledge exchange, decision-making and personal and professional growth for attendees. Neocolonial patterns in global health at large and recent opinion reports indicate that stakeholders from low- and middle-income countries (LMICs) may be under-represented at such conferences. This study aims to describe the factors that impact LMIC representation at global health conferences. METHODS: A systematic review of articles reporting factors determining global health conference attendance was performed using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Articles presenting conference demographics and data on the barriers and/or facilitators to attendance were included. Articles were screened at title and abstract level by four independent reviewers. Eligible articles were read in full text, analysed and evaluated with a risk of bias assessment. RESULTS: Among 8765 articles screened, 46 articles met inclusion criteria. Thematic analysis yielded two themes: 'barriers to conference attendance' and 'facilitators to conference attendance'. In total, 112 conferences with 254 601 attendees were described, of which 4% of the conferences were hosted in low-income countries. Of the 98 302 conference attendees, for whom affiliation was disclosed, 38 167 (39%) were from LMICs. CONCLUSION: 'Conference inequity' is common in global health, with LMIC attendees under-represented at global health conferences. LMIC attendance is limited by systemic barriers including high travel costs, visa restrictions and lower acceptance rates for research presentations. This may be mitigated by relocating conferences to visa-friendly countries, providing travel scholarships and developing mentorship programmes to enable LMIC researchers to participate in global conferences.
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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 | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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