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Enregistrement W4401327528 · doi:10.1080/15265161.2024.2371116

Racial Equity, Diversity and Inclusion in Bioethics: Recommendations from the Association of Bioethics Program Directors Presidential Task Force

2024· article· en· W4401327528 sur OpenAlexaff
Sandra Soo‐Jin Lee, Alexis Walker, Shawneequa Callier, Faith E. Fletcher, Charlene Galarneau, Nanibaa’ A. Garrison, Jennifer E. James, Renee McLeod‐Sordjan, Ubaka Ogbogu, Nneka Sederstrom, Patrick T. Smith, Clarence H. Braddock, Christine Mitchell

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Bioethics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioethicsRacismEquity (law)ScholarshipInclusion (mineral)OppressionSociologyPublic relationsHealth equityDiversity (politics)Political scienceHealth careTask forceEconomic JusticeEnvironmental ethicsPublic administrationSocial scienceLawGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent calls to address racism in bioethics reflect a sense of urgency to mitigate the lethal effects of a lack of action. While the field was catalyzed largely in response to pivotal events deeply rooted in racism and other structures of oppression embedded in research and health care, it has failed to center racial justice in its scholarship, pedagogy, advocacy, and practice, and neglected to integrate anti-racism as a central consideration. Academic bioethics programs play a key role in determining the field's norms and practices, including methodologies, funding priorities, and professional networks that bear on equity, inclusion, and epistemic justice. This article describes recommendations from the Racial Equity, Diversity, and Inclusion (REDI) Task Force commissioned by the Association of Bioethics Program Directors to prioritize and strengthen anti-racist practices in bioethics programmatic endeavors and to evaluate and develop specific goals to advance REDI.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,328 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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