MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390119123 · doi:10.4103/efh.efh_231_23

Creating Socially Accountable Health Conferences: Guidance from Around the World

2023· article· en· W4390119123 sur OpenAlexaff
Amy Clithero-Eridon, Gary C. Le, Jan De Maeseneer, Anthony Fleg, Robert Woollard

Notice bibliographique

RevueEducation for Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesVlaamse regeringNational Institutes of HealthUniversiteit Gent
Mots-clésAccountabilityPublic relationsScholarshipDiversity (politics)Political scienceThematic analysisValue (mathematics)Action (physics)SociologyQualitative researchSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Very little attention has been given to the social accountability of conferences, either in action or in scholarship, in particular, of scientific conferences. Concerns that have been raised include: (1) Local communities and regions suffer from ecological pressure caused by conferences, (2) There is limited value to the local community, (3) International conferences take place at locations irrelevant to the topics discussed; hence there is no connection with locals, and (4) It has been the observation of the authors that <10% of participants may come from the region where the conference is organized, which makes it challenging to make a "positive societal impact" locally. We conducted a natural experiment investigating the interactions between academia, conference organizers, and community leaders. METHODS: We utilized a case study approach to report on the outcomes of two 2022 annual international conferences that seek to improve community health. We used a mixed-methods approach of surveys and interviews. Thematic analysis was conducted to identify the key themes. RESULTS: We obtained 358 responses from all six World Health Organization regions. Results from both conferences were split into two categories: the why and the how. A strong consensus among participants is that bi-directional learning between conference organizers and local communities leads to shared understanding and mutual goals. The data emphasize that including communities in academic conferences helps us progress forward from intentions toward demonstrating accountability and reporting impact. DISCUSSION: A diversity of perspectives is needed to advance socially accountable health system transformation. Five best practices from conference participants are laid out as a framework to assist in the change: (1) Build trust, (2) provide funding for community member participation, (3) appreciation of local community knowledge, (4) involve the local community in the planning stages, and (5) make the local community part of the conference and learning.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEducation for HealthMême sujetConferences and Exhibitions ManagementTravaux en français237 207