Cardiovascular Research Mentorship Platforms
Notice bibliographique
Résumé
Background: There has been increasing awareness on the issue of underrepresentation in academic cardiology. However, to date, most mentorship programs are not designed specifically tailored for future careers in cardiology or cardiovascular medicine. We present our 6-year experience in running two research mentorship platforms, the International Health Informatics Study Network and the Cardiovascular Analytics Group. Objective: To study the underrepresentation in academic cardiology. Methods: Researchers were prospectively recruited into the mentorship programs between September 2015 and September 2021. A combination of online mentorship approaches was employed, including one-to-one mentoring (between faculty and students and between peers), group mentorship, and teaching sessions. Outcomes included the number of publications related to cardiovascular medicine, including those with student members in key authorship positions, and students serving as mentors. Female representation was assessed. Results: A total of 117 researchers from 19 countries were recruited between September 2015 and September 2021, leading to the successful publication of 164 research articles on cardiovascular medicine or epidemiology. Students participated in 80% of the articles ( n = 131). At least one student served as the first author in 34% of the articles ( n = 56; at least one female student as the first author in 48% of the 56 articles; n = 27), as the senior author in 7.3% of the articles ( n = 12), and as a mentor in 15% of the articles ( n = 26; at least one female student served as a mentor in 42% of the 26 articles; n = 11). Female researchers occupied one of the four key authorship positions in 43% of the articles ( n = 70; 47 female first authors; 10 female co-first authors; 6 female co-corresponding authors; and 17 female last authors). There was a 12% increase in the percentage of females in key authorship positions between the periods 2016–2018 and 2019–2021, from 47% ( n = 33) and 53% ( n = 37) of the 70 publications having at least one female in key authorship positions, respectively. Conclusions: Online-based mentorship programs can promote the development of independent research and leadership skills in students, with a positive impact on diversity, gender equity, inclusion, and productivity in cardiovascular research.
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 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 | 0,059 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,011 |
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 ».