Parenthood and neurosurgery in Europe, a white paper from the European association of neurosurgical societies’ diversity in neurosurgery committee, part II – practice with children
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the first part of this White Paper, the European Association of Neurosurgical Societies (EANS) Diversity in Neurosurgery Committee (DC) addressed the obstacles faced by neurosurgeons when planning to have a family and practice during pregnancy, attempting to enumerate potential, easily implementable solutions for departments to be more family-friendly and retain as well as foster talent of parent-neurosurgeons, regardless of their gender identity and/or sexual orientation. Attrition avoidance amongst parent-neurosurgeons is at the heart of these papers. Research question: In this second part, we address the obstacles posed by practice with children and measures to mitigate attrition rates among parent-neurosurgeons. For the methodology employed to compose this White Paper, please refer to Supplementary Electronic Materials (SEM) 1. Materials and methods: For composing these white papers, the European Association of Neurosurgical Societies (EANS)'s Diversity Committee (DC) recruited neurosurgeon volunteers from all member countries, including parents, aspiring parents, and individuals without any desire to have a family to create a diverse and representative working group (WG). Results: In spite of the prevailing heterogeneity in policies across the continent, common difficulties can be identified for both mothers and fathers considering the utilization of parental leave. Discussion and conclusion: Reconciliation of family and a neurosurgical career is challenging, especially for single parents. However, institutional support in form of childcare facilities and/or providers, guaranteed lactation breaks and rooms, flexible schedule models including telemedicine, and clear communication of policies can improve working conditions for parent-neurosurgeons, avoid their attrition, and foster family-friendly work environments.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».