Qualitative Exploration of the #MeTooMedicine Online Discourse: “Holding Beacons of Light to Shine in the Corners They Are Hoping to Keep Dark”
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The MeToo movement forced a social reckoning, spurring women in medicine to engage in the #MeTooMedicine online discourse. Given the risks of reporting sexual violence, discrimination, or harassment, it is important to understand how women in medicine use platforms like Twitter to publicly discuss their experiences. With such knowledge, the profession can use the public documentation of women in medicine for transformative change. METHOD: Using reflexive thematic analysis, 7,983 tweets (posted between November 2017 and January 2020) associated with #WomenInMedicine, #MeTooMedicine, and #TimesUpHC were systematically analyzed in 2020-2022, iteratively moving from describing their content, to identifying thematic patterns, to conceptualizing the purpose the tweets appeared to serve. RESULTS: The Twitter engagement of women in medicine was likened to "holding beacons of light to shine in the corners [harassers] are hoping to keep dark," both reinforcing the message that "gender bias is alive and well" and calling for a "complete transformation in how we approach" the problem. The tweets of women in medicine primarily seemed aimed at disrupting complacency; encouraging bystanders to become allies; challenging stereotypes about women in medicine; championing individual women leaders, peers, and trainees; and advocating for reporting mechanisms and policies to ensure safety and accountability across medical workplaces. CONCLUSIONS: Women in medicine appeared to use Twitter for a host of reasons: for amplification, peer support, advocacy, and seeking accountability. By sharing their experiences publicly, women in medicine seemed to make a persuasive argument that time is up, providing would-be allies with supporting evidence of sexual violence, discrimination, and harassment. Their tweets suggest a roadmap for what is needed to achieve gender equity, ensure that lack of awareness is no longer an excuse, and ask bystanders to grapple with why women's accounts continue to be overlooked, ignored, or dismissed and how they will support women moving forward.
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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».