SNO 2020 diversity survey: defining demographics, racial biases, career success metrics and a path forward for the field of neuro-oncology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuro-oncology has grown tremendously since 2010, marked by increasing society membership, specialized clinical expertise, and new journals. Yet, modest improvement in racial/ethnic diversity amongst clinical trial participants, researchers, and clinicians led us to conduct a survey to identify opportunities to enhance diversity and inclusiveness amongst neuro-oncology professionals. METHODS: In summer 2020, the Women and Diversity Committee of the Society for Neuro-Oncology (SNO) distributed an anonymous online survey to members and affiliates including the European Association of Neuro-Oncology (EANO), Asian Society for Neuro-Oncology (ASNO), Society for Neuro-Oncology Latin America (SNOLA) and Society for Neuro-Oncology Sub-Saharan Africa (SNOSSA). The survey captured personal and professional characteristics, biases, effective mentorship qualities, career service metrics, and suggested field/society changes. Results were analyzed by geography, profession, age, racial/ethnic, and sexual identity. Standard descriptive statistics characterized the study population. RESULTS: The 386 respondents were predominantly female (58%) with a median age range of 40-49 years (31%), White (65%), and SNO members (97%). Most worked in North America (77%) in a research profession (67%). A majority of White respondents reported never experiencing biases (64%), while the majority of non-White respondents reported unconscious biases/microaggressions, followed by a lack of/limited mentorship. Qualitative assessments showcased that personal/professional success metrics were linked to needed improvements in diversity and inclusion efforts within the neuro-oncology field. CONCLUSIONS: The prevalence of racial/ethnic biases and poor mentorship rates amongst underrepresented groups in neuro-oncology is high and potentially linked to the limited diverse representation amongst members and affiliates. These findings warrant a swift implementation of equity and inclusion practices within the neuro-oncology field.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».