MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214588539 · doi:10.1002/ar.24903

Racism, structural racism, and the American Association for Anatomy: Initial report from a task force

2022· article· en· W4214588539 sur OpenAlexaff
Dale R. Sumner, Sabine Hildebrandt, Allison Nesbitt, Melissa A. Carroll, Vassiliki Betty Smocovitis, Jeffrey T. Laitman, Amy C. Beresheim, Christopher J. Ramnanan, Michael L. Blakey

Notice bibliographique

RevueThe Anatomical Record · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismCommitTask forceContext (archaeology)PopulationPublic relationsDiversity (politics)Equity (law)Health equityAffect (linguistics)Political scienceSociologyCriminologyGender studiesPsychologyLawPublic administrationHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2021, the American Association for Anatomy (AAA) Board of Directors appointed a Task Force on Structural Racism to understand how the laws, rules, and practices in which the Association formed, developed and continues to exist affect membership and participation. This commentary is the first public report from the Task Force. We focus on African Americans with some comments on Jews and women, noting that all marginalized groups deserve study. Through much of its 130 year history, some members were an essential part of perpetuating racist ideas, the Association largely ignored racism and had some practices that prevented participation. The Task Force concluded that individual and structural racism within the AAA, combined with the broader social context in which the Association developed, contributed to the current underrepresentation of African Americans who constitute 4.1% of the membership even though 13.4% of the U.S. population is Black. Intentional efforts within the AAA to reckon with racism and other forms of bias have only begun in the last 10-20 years. These actions have led to more diverse leadership within the Association, and it is hoped that these changes will positively affect the recruitment and retention of marginalized people to science in general and anatomy in particular. The Task Force recommends that the AAA Board issue a statement of responsibility to acknowledge its history. Furthermore, the Task Force advocates that the Board commit to (a) sustaining ongoing projects to improve diversity, equity, and inclusion and (b) dedicating additional resources to facilitate novel initiatives.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0110,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,306 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Anatomical RecordMême sujetDiversity and Career in MedicineTravaux en français237 207