Financial Barriers to Surgical Conferences: A Cross‐Sectional Analysis of Registration Fees
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scientific meetings provide much educational value to participants of all career stages. There is a paucity of literature surrounding the costs of attending scientific meetings and how this may affect participation, especially among trainees. The objective of this study is to assess the accessibility of surgical conferences for attendees by analyzing costs related to surgical society membership and conference registration. METHODS: Societal membership and conference registration fee data were collected according to career stage (i.e., student, resident, fellow, and staff) for the fourteen surgical specialties recognized by the American College of Surgeons (ACS). Fees for participants from low- and middle-income countries (LMICs) and for virtual-only attendance options were also collected when available. RESULTS: Overall, we included data from 46 surgical societies (32 North American, 14 European or global). The median conference fees for students in the member and non-member categories were 191.55 USD (IQR 42.22-320.99) and 452.40 USD (IQR 294.06-555.00), respectively, representing a 136.2% price increase if not a member. Median conference fees for residents, fellows, and staff in the member category were 65.5%, 66.9%, and 230.9% greater than that for students, respectively. Median prices for residents, fellows, and staff in the non-member category were 49.9%, 54.9%, and 49.9% greater than that for member trainees of the same category, respectively. CONCLUSIONS: Our results highlight the substantial costs associated with attending surgical conferences, especially for trainees, representing a significant barrier to already financially burdened trainees, especially those from LMICs, smaller institutions, or less well-off backgrounds.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle