Conference equity in global health: a systematic review of factors impacting LMIC representation at global health conferences
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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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 | 0,040 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».