The status of climate studies in the United States and Canadian dental schools: Deans’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Institutions with a positive cultural climate make community members from all backgrounds valued and included, and treated equitably. Such an environment is optimally suited to prepare future dentists well for leading a diverse team of staff members and addressing the oral health care needs of increasingly more diverse patient populations. The objectives were to assess how many United States and Canadian dental schools had participated in a climate study at their parent institution and/or had conducted their own climate study, which topics these studies had addressed, how they collected their data, from whom they collected data, and how the findings affected these academic units. METHODS: In January 2020, 54 of the 78 dental school deans in the United States and Canada responded to a web-based survey (response rate: 69%). RESULTS: Forty-six parent institutions (85%) and 27 dental schools (50%) had conducted climate studies. Eighty-seven percent of parent institutions assessed the climate overall and the climate for specific groups (70%), such as for persons from underrepresented minority backgrounds (67%) or different religious backgrounds (59%). Most parent institution and dental school studies utilized surveys to collect data from faculty (parent institutions: 76%/dental schools: 96%), staff (74%/93%), administrators (72%/93%), and students (72%/89%). Overall, climate study results positively affected parent institutions' and dental schools' humanistic environment (61%/63%) and the recruitment of faculty (46%/50%), students (46%/46%), and staff (41%/43%). CONCLUSIONS: Climate studies are a widely accepted practice at dental schools and their parent institutions. Their results can play a vital role in shaping the climate of these academic units by fostering efforts to increase diversity, equity, and inclusion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».