A social media intervention for dietetics professionals to increase awareness about racial/ethnic diversity and inclusion in dietetics: Black voices centered
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.
Notice bibliographique
Résumé

 The Academy of Nutrition and Dietetics (the Academy) is a professional organization founded by and largely for white women. Black-identifying dietetics professionals currently make up only 2.6% of credentialed professionals, while Black-identifying residents comprise 13.4% of the US population. To understand participant opinions, beliefs, experiences, knowledge, and actions related to racial ethnic diversity and inclusion (REDI) in general and in dietetics specifically we conducted a 20-week intervention study, delivered over a social media platform (Facebook group). The content, developed prior to the intervention, was informed by the Trans-theoretical Model of Change and Critical Race Theory and was structured to provide educational content related to REDI. Participants completed baseline, and then a follow up survey after the 20-week intervention. Here we present baseline data from (n=30) Black-identifying participants of the main study. Participants were mostly young, female, Academy member RDNs with at least a Master’s degree. They voiced strong opinion that dietetics is neither diverse nor inclusive, and that the Academy should actively engage in efforts to enhance diversity in the profession. They believe that the Academy should focus on REDI and that it is important that white-identifying members engage in that work. Participants reported engaging in conversations and with media about race/privilege in their personal and professional lives, and that they had either experienced or witnessed microaggression while performing their jobs in dietetics. Results of this sub-study offer insight into the Black experience in dietetics as well as ways the Academy can improve diversity and inclusion within its organization and membership.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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