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Enregistrement W4288072650 · doi:10.1097/sla.0000000000005290

And Miles to Go Before We Sleep: EAST Diversity and Inclusivity Progress and Remaining Challenges

2021· article· en· W4288072650 sur OpenAlexaff
Esther S. Tseng, Jessica L. Weaver, Ayodele T. Sangosanya, Rondi B. Gelbard, Matthew Martin, Lily Tung, Ariel Santos, Maureen McCunn, Stephanie Bonne, Bellal Joseph, Tanya L. Zakrison

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyInstitutional review boardDemographicsRespondentInclusion (mineral)Ethnic groupDiversity (politics)East AsiaFamily medicineSocial psychologyPsychologyGeographyLawSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The aim of this study was to examine the diversity, equity, and inclusion landscape in academic trauma surgery and the EAST organization. Summary Background Data: In 2019, the Eastern Association for the Surgery of Trauma (EAST) surveyed its members on equity and inclusion in the #EAST4ALL survey and assessed leadership representation. We hypothesized that women and surgeons of color (SOC) are underrepresented as EAST members and leaders. Methods: Survey responses were analyzed post-hoc for representation of females and SOC in academic appointments and leadership, EAST committees, and the EAST board, and compared to the overall respondent cohort. EAST membership and board demographics were compared to demographic data from the Association of American Medical Colleges. Results: Of 306 respondents, 37.4% identified as female and 23.5% as SOC. There were no significant differences in female and SOC representation in academic appointments and EAST committees compared to their male and white counterparts. In academic leadership, females were underrepresented (P < 0.0001), whereas SOC were not (P = 0.08). Both females and SOC were underrepresented in EAST board membership (P = 0.002 and P = 0.043, respectively). Of EAST's 33 presidents, 3 have been white women (9%), 2 have been Black, non-African American men (6%), and 28 (85%) have been white men. When compared to 2017 AAMC data, women are well-represented in EAST's 2020 membership (P < 0.0001) and proportionally represented on EAST's 2019-2020 board (P > 0.05). Conclusions: The #EAST4ALL survey suggests that women and SOC may be underrepresented as leaders in academic trauma surgery. However, lack of high-quality demographic data makes evaluating representation of structurally marginalized groups challenging. National trauma organizations should elicit data from their members to re-assess and promote the diversity landscape in trauma surgery.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,057 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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