Creating Socially Accountable Health Conferences: Guidance from Around the World
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,119 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,021 |
| Communication savante | 0,023 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,039 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».