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Enregistrement W4376106853 · doi:10.1111/imcb.12653

Equity, Diversity and Inclusion in Canadian immunology: communication and complexity

2023· article· en· W4376106853 sur OpenAlexafffundabout
Siavash Mashhouri, Sabryna Nantel, Saki Sultana, Dominique M. Gatti, Lauren P. Westhaver, Melina Messing, Kelly M. McNagny, Craig N. Jenne, Heather J. Melichar, Yanet Valdez Tejeira, Sarah Nersesian

Notice bibliographique

RevueImmunology and Cell Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoCanadian Society for ImmunologyDalhousie UniversityUniversity of CalgaryUniversity of VictoriaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesInstitute of Molecular and Cell BiologyNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDiversity (politics)Equity (law)Inclusion (mineral)Active listeningPublic relationsPsychologyPolitical scienceEngineering ethicsKnowledge managementComputer scienceEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Society for Immunology (CSI) organized an Equity, Diversity and Inclusion (EDI) training workshop during its 2022 Scientific Meeting to improve understanding of EDI and explore strategies to achieve EDI goals in the scientific environment. The workshop focused on identifying Specific, Measurable, Achievable, Realistic and Timely (SMART) goals related to EDI in academia through small group discussions and learning exercises. Attendees highlighted several equity considerations within the field of academic immunology, including financial barriers, lack of diversity in research teams and gender bias; they emphasized the importance of creating an inclusive and accessible research environment. The collection and use of data relevant to EDI goals within the CSI were also identified as challenges. Fostering a culture of active and nonjudgmental listening within the CSI community is another aspirational goal to address EDI. The workshop received positive feedback from attendees, who noted that more diverse voices and specific actions for local research environments are needed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,035
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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