Collaborative biostatistics and epidemiology in academic medical centres: A survey to assess relationships with health researchers and ethical implications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The role of collaborative biostatisticians and epidemiologists in academic medical centres and how their degree type, supervisor type and sex influences recognition and feelings of respect is poorly understood. We conducted a cross‐sectional survey of self‐identified biostatisticians and epidemiologists working in academic medical centres in the United States or Canada. The survey was sent to 341 contacts at 125 institutions who were asked to forward the survey invitation to faculty and staff at their institution and posted on Community sections of the American Statistical Association website. Participants were asked a variety of questions including if they felt pressured to produce specific results, whether they had intellectual and ethical freedom to pursue appropriate use of statistical methods in collaborative research and if they felt their contributions were appropriately recognized by collaborators. We received responses from 314 biostatisticians or related methodologists. A majority were female (59%), had a doctorate degree (52%) and reported to a statistician or biostatistician supervisor (69%). Overall, most participants felt valued by their collaborators, but that they did not have sufficient calendar time to meet deadlines. Doctoral‐level participants reported more autonomy in their collaborations than master's level participants. Females were less likely to feel recognized and respected compared with males. The survey results suggest that while most respondents felt valued by their collaborators, they have too many projects and need more time to critically review research. Further research is needed to understand why response differs by sex and how these responses fluctuate over time.
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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 | 0,054 | 0,149 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».