Strategies and Barriers for Diversity, Equity, Inclusion, and Antiracism Work in Family Medicine Departments: A CERA Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Medical schools and family medicine organizations have been working on advancing diversity, equity, inclusion, and antiracism (DEIA). Black, Indigenous, and People of Color (BIPOC) faculty members are disproportionately expected to lead DEIA initiatives, negatively affecting academic promotion and well-being. Our study aimed to describe the existing DEIA initiatives, strategies, and barriers to implementing support for DEIA work, as well as the implications of addressing the minority tax in US and Canadian family medicine departments. METHODS: We used data collected as a part of the 2023 Council of Academic Family Medicine Educational Research Alliance (CERA) study. The survey was delivered to 227 department chairs across the United States and Canada. RESULTS: The survey response rate was 50.2% (114/227). Sixty-two percent of the respondents strongly agreed that advancing DEIA was important, and 55.4% reported having a DEIA leader, with 75.4% of those positions reportedly held by BIPOC faculty. Lack of funding was identified as the most significant barrier (26.2%), followed by lack of faculty expertise (18.7%). Department chairs who strongly agreed that DEIA work was important were significantly more likely to report having a DEIA committee, mentorship for BIPOC faculty, and a holistic review for faculty recruitment than those who did not strongly agree. CONCLUSIONS: Though most department chairs perceived advancing DEIA work as important, appropriate compensation and institutional support are often lacking. Further study is needed to explore ways in which departments can enhance their institutional support for DEIA initiatives.
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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 | 0,016 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».