Codesigning Policy-Based Solutions to Discrimination and Harassment in Academic Medicine: An Inclusive Approach
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Academic medicine institutions have historically employed policies as a means to tackle various types of discrimination and harassment within educational and professional settings, thereby affirming their dedication to promoting diversity, equity, and inclusion. However, the implementation and effectiveness of policies are constrained by limitations, including a lack of awareness and barriers to reporting. Due to concerns about accountability and transparency, many groups and individuals experiencing discrimination have lost trust in policy-based solutions to address equity in academic medicine. To address such challenges, the authors offer an evidence-informed policy framework with actionable recommendations. First, policy should be cowritten through meaningful and participatory engagement. Second, organizations should publicly report on metrics of policy effectiveness. Third, to ensure accountability, external organizations or adjudicators should be involved in oversight of policy-based processes. Fourth, leadership commitment is essential for success. Overall, policy can be an effective mechanism to address discrimination and harassment; however, a more inclusive approach is 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,284 | 0,335 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,028 |
| Communication savante | 0,044 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,053 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».