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Enregistrement W4387157287 · doi:10.1513/annalsats.202306-583st

Diversity, Equity, and Inclusion in the Pediatric Pulmonary Workforce: An Official American Thoracic Society Workshop Report

2023· article· en· W4387157287 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole Stephenson, Erick Forno, Theresa A. Laguna, Stephanie Lovinsky‐Desir, Paul E. Moore, Beverley J. Sheares, Traci M. Kazmerski, Mfonobong Udoko, Monica L. Lypson, Leslie R. Walker-Harding, David S. Wilkes, Dionne Adair, FOLASADE MUTIAT AFOLABI, Vivek Balasubramaniam, G.J. Beltran Ale, Lauren M. Castner, Princy Ghera, A. Ruiz de las Heras, Kamyron Jordan, Ngoc P. Ly, T.M. Martinez-Fernandez, Pooja E. Mishra, Indra Narang, J. Palla, Y.M. Rivera-Sanchez, Ignacio E. Tapia, Demet Toprak, Cherie A. Torres‐Silva, Robyn T. Cohen

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésWorkforceMentorshipMedicineDiversity (politics)SubspecialtyInclusion (mineral)Equity (law)Medical educationUnderrepresented MinorityFamily medicinePolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite growing recognition of the need for increased diversity among students, trainees, and faculty in health care, the medical workforce still lacks adequate representation from groups historically underrepresented in medicine (URiM). The subspecialty field of pediatric pulmonology is no exception. Although there have been efforts to address issues of diversity, equity, and inclusion (DEI) in our own field, gaps persist. To address these gaps, the members of the Diversity, Equity, and Inclusion Advisory Group (DEI-AG) of the American Thoracic Society Pediatrics Assembly created and distributed a Needs Assessment Survey in the United States and Canada to better understand the racial and ethnic demographics of the pediatric pulmonary workforce and to learn more about successes, gaps, and opportunities to enhance how we recruit, train, and retain a diverse workforce. The DEI-AG leadership cochairs convened a workshop to review the findings of the DEI Needs Assessment Survey and to develop strategies to improve the recruitment and retention of URiM fellows and faculty. This Official ATS Workshop Report aims to identify barriers and opportunities for recruitment, training, and career development within the field of pediatric pulmonology. Additionally, we offer useful strategies and resources to improve the recruitment of URiM residents, the mentorship of trainees and junior faculty, and the career development of URiM faculty in academic centers. This Workshop Report is an important first deliverable by the DEI-AG. We hope that this work, originating from within the Pediatrics Assembly, will serve as a model for other Assemblies, disciplines across the ATS, and other fields in Pediatrics.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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