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Enregistrement W3169534850 · doi:10.1210/clinem/dgab434

The Integration of Sex and Gender Considerations Into Biomedical Research: Lessons From International Funding Agencies

2021· article· en· W3169534850 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensInstitute of Gender and HealthCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésGovernment (linguistics)Political sciencePublic relationsIncentiveCommissionHealth careTransparency (behavior)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve the outcomes of research and medicine, government-based international research funding agencies have implemented various types of policies and mechanisms with respect to sex as a biological variable and gender as a sociocultural factor. After the 1990s, the US National Institutes of Health (NIH), the Canadian Institutes of Health Research (CIHR), and the European Commission (EC) began requesting that applicants address sex and gender considerations in grant proposals, and offering resources to help the scientific community integrate sex and gender into biomedical research. Although it is too early to analyze data on the success of all of the policies and mechanisms implemented, here we review the use both of carrots (incentives) and sticks (requirements) developed to motivate researchers and the entire scientific research enterprise to consider sex and gender influences on health and in science. The NIH focused on sex as a biological variable (SABV) aligned with an initiative to enhance reproducibility through rigor and transparency; CIHR instituted a sex- and gender-based analysis (SGBA) policy; and the EC required the integration of the "gender dimension," which incorporates sex, gender, and intersectional analysis into research and innovation. Other global efforts are briefly summarized. Although we are still learning what works, we share lessons learned to improve the integration of sex and gender considerations into research. In conjunction with refining and expanding the policies of funding agencies and mechanisms, private funders/philanthropic groups, editors of peer-reviewed journals, academic institutions, professional organizations, ethics boards, health care systems, and industry also need to make concerted efforts to integrate sex and gender into research, and we all must bridge across silos to promote systemwide solutions throughout the biomedical enterprise. For example, policies that encourage researchers to disaggregate data by sex and gender, the development of tools to better measure gender effects, or policies similar to SABV and/or SGBA adopted by private funders would accelerate progress. Uptake, accountability for, and a critical appraisal of sex and gender throughout the biomedical enterprise will be crucial to achieving the goal of relevant, reproducible, replicable, and responsible science that will lead to better evidence-based, personalized care for all, but especially for women.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,545
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,019 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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