The Women of FOCIS: Promoting Equality and Inclusiveness in a Professional Federation of Clinical Immunology Societies
Notice bibliographique
Résumé
The authors of this article, all women who have been deeply committed to the Federation of Clinical Immunology Societies (FOCIS), performed a retrospective analysis of gender equality practices of FOCIS to identify areas for improvement and make recommendations accordingly. Gender data were obtained and analyzed for the period from January 2010 to July 2021. Outcome measures included numbers of men and women across the following categories: membership enrollment, meeting and course faculty and attendees, committee and leadership composition. FOCIS' past and present leaders, steering committee members, FCE directors, individual members, as well as education, annual meeting scientific program and FCE committee members and management staff of FOCIS were surveyed by email questionnaire for feedback on FOCIS policies and practice with respect to gender equality and inclusion. Although women represent 50% of the membership, they have been underrepresented in all leadership, educational, and committee roles within the FOCIS organization. Surveying FOCIS leadership and membership revealed a growing recognition of disparities in female leadership across all FOCIS missions, leading to significant improvement in multiple areas since 2016. We highlight these changes and propose a number of recommendations that can be used by FOCIS to improve gender equality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».