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Enregistrement W4378347423 · doi:10.1002/hon.3183

Women in Lymphoma: A 4‐year journey in promoting gender equity

2023· article· en· W4378347423 sur OpenAlexaboutno aff
Judith Trotman, Ann S. LaCasce, Wendy Osborne, Anna Steiner, Eliza A. Hawkes, Carla Casulo

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSnowdome Foundation
Mots-clésEquity (law)Gender equityLymphomaPolitical scienceGender studiesMedicineInternal medicineSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

THE NEED FOR CHANGEGender diversity, equity and inclusion (DEI) in academic and clinical medicine is acknowledged as more than just the 'right thing to do'.It has led to improvements in innovation, leadership quality, as well as workplace culture and retention for all genders. 1 In hematology and oncology, recent progress includes the first female presidents of large international organizations such as the American Society of Hematology (ASH), American Society of Clinical Oncology (ASCO), British Society of Hematology (BSH) and European Society of Blood and Marrow Transplantation (EBMT).Yet in our own field of lymphoma, despite gender parity in medical training for decades, women are underrepresented in leadership roles due to continued failures of system structures, and inherent often unconscious biases.2,3 Lymphoma 'manels' at some international conferences persist, and there is a visible minority of female speakers and first or senior investigators/authors in academic presentations and publications.Few women have a 'seat at the table' in editorial and advisory boards, and limited leadership of industry clinical trials continues, despite a large pipeline and talent pool of female lymphoma experts globally.As counterpoint to this Women in Lymphoma (WiL) is delighted to be invited by the Editor of Hematological Oncology to present this Special Issue, showcasing a suite of expert updates in lymphoma, the first ever to be authored exclusively by women.We also share this introductory article describing the formative years of WiL, inspired and informed by the authors' lived experience with near parity in gender representation in clinical practice, while remaining in a significant minority group within lymphoma leadership.We trust this article and two accompanying manuscripts, one written by three senior European WiL reflecting on their career challenges and opportunities, and a perspective from the inaugural male Chair of WiL's Change Champions Committee, educate and empower both women and men in lymphoma to address this inequity, to hasten academic progress and advances for our patients.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,009
Communication savante0,0130,016
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0080,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineIncitatifs
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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