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Enregistrement W4312159588 · doi:10.1016/j.ekir.2022.12.012

Women in Nephrology-India: One-Year-old, Yet Miles to Cover

2022· article· en· W4312159588 sur OpenAlexaff
Priti Meena, Namrata Parikh, Krithika Mohan, Divya Bajpai, Urmila Anandh

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Maternal and Child Health
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCover (algebra)NephrologyInternal medicineFamily medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One-Year-old, Yet Miles to CoverTo the Editor: Women in Nephrology-India (WIN-India) was established in August 2021 to provide mentorship and a support system to the Indian nephrology community. 1The organization has since conducted webinars, quizzes, symposiums, case discussions, and sent out newsletters.We evaluated the status and quality of the academic content of WIN-India activities in India from August 30, 2021 to July 31, 2022, via an online survey.Participants were nephrologists, residents, dieticians, dialysis technicians, and nurses.A total of 350 responses were received, and the demographics are listed in Table 1.Of the total respondents, 90% were aware of WIN-India and social media was the most popular source of information.On a scale of 1 to 10, the academic content of WIN-India activities was rated at 10 by 35.2% and at 9 by 38.2%.Sixty-two percent of the respondents reported that WIN-India webinars were beneficial to their practice or research projects, 83% said that WIN-India is a step forward toward improving education, and 80% were interested in its activities.The question about feedback and weaknesses was unanswered by 32%.The main feedback was to increase social media coverage.Some respondents suggested an international collaboration to boost academics.There were suggestions to revamp WIN-India website, encourage academic work by younger faculty, improve academics, and not just address gender bias.Starting a YouTube channel and advocacy sessions for all stakeholders were suggested.Establishing a national registry, discussing the challenges faced by women with kidney problems, and participating in government policy-making were important suggestions.The result of the survey is summarized in Figure 1.This survey was carried out as a scorecard for WIN-India to assess if it had succeeded in its ideals and to identify potential areas of improvement.Notably, 70% of the respondents rated the academic content of WIN-India activities highly.Although its main goal is to provide mentorship to women, it has been inclusive of all sexes, with participation of men as members and speakers.International collaboration to learn, network, and exchange knowledge was a welcome suggestion.WIN-India organized its first international conference (Women in Nephrology-India Conference) with renowned speakers from around the globe.Thus, in the first year of its inception, WIN-India has successfully provided a platform for academics, mentoring, networking, advocacy, and leadership development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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