Editors in Chief of <i>Public Health Reports</i> , 1878-2022: Men and Women Who Shaped the Discussion of Public Health Practice From 1918 Influenza to COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Public Health Reports ( PHR), the official journal of the Office of the US Surgeon General and US Public Health Service, is the oldest public health journal in the United States. Considering its heritage through the eyes of its past editors in chief (EICs), many of whom have been influential public health figures, can provide a fresh point of view on US public health history, of which the journal has been an integral part. Here, we reconstruct the timeline of past PHR EICs and identify women among them. Methods: We reconstructed the PHR EIC timeline by reviewing the journal’s previous mastheads and its articles describing leadership transitions. For each EIC, we identified dates in office, concurrent job titles, key contributions, and other important developments. Results: PHR had 25 EIC transitions in 109 years of its history, during which a single individual in charge of the journal could be identified. Only 5 identifiable EICs were women, who served as EIC for approximately one-quarter of the journal’s traceable history (28 of 109 years). PHR’s longest-serving EIC was a woman named Marian P. Tebben (1974-1994). Conclusions: PHR history revealed frequent EIC transitions and a low representation of women among its EICs. Mapping the timeline of past EICs of a historic public health journal can yield valuable insights into the workings of US public health, especially in the area of building a research evidence base.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,090 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».