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Enregistrement W4297239262 · doi:10.3389/fimmu.2022.1006855

A multi-faceted approach to sex and gender equity in solid organ transplantation: The Women in Transplantation Initiative of The Transplantation Society

2022· article· en· W4297239262 sur OpenAlexafffund
Roslyn B. Mannon, Elaine F. Reed, Anette Melk, Amanda J. Vinson, Germaine Wong, Curie Ahn, Bianca Davidson, Bethany J. Foster, Lori J. West, Katie Tait, Anita S. Chong

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMultiple Sclerosis Society of CanadaMcGill UniversityMontreal Children's HospitalDalhousie University
Organismes subventionnairesTransplantation Society
Mots-clésTransplantationOrgan transplantationMedicineEquity (law)Intensive care medicineInternal medicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advancement of women's careers in transplantation continues to be challenging. Academic careers in both basic and clinical disciplines in transplantation, such as surgery and management of end organ failure in medical specialties, have been underrepresented by diverse genders and ethnicities. Over the last decade, the Women in Transplantation Initiative (WIT) has solidified to becoming an internationally recognized organization with activities focused on diversity and inclusion in terms of the sexes. The WIT organization is divided into 3 pillars that address career advancement and networking (Pillar 1), scientific investigation and presentations on sex and gender in transplantation (Pillar 2) and investigating and facilitating equitable access to transplantation for women throughout the world (Pillar 3). By taking this multipronged approach of collaborating across continents, leveraging virtual platforms for information dissemination and discussion, and providing financial support for research, WIT has become a highly visible grass roots organization that aims to improve the experience of women as transplant professionals as well as transplant donors and recipients.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0190,020
Communication savante0,0190,009
Science ouverte0,0020,028
Intégrité de la recherche0,0080,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,254 · 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
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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