What can a journal editorial team do to strive for equity in health professions education publishing? Leading by example
Notice bibliographique
Résumé
WHAT WAS THE EDUCATIONAL CHALLENGE?: Representation gaps in medical education publishing are widely recognized and may be attributed to epistemic injustice, defined as 'wrong done to someone in their capacity as a knower.' Although peer review is meant to ensure 'rigor,' some quality assurance practices can inadvertently silence entire populations and impede understanding of a field's foundational concepts. WHAT WAS THE PROPOSED SOLUTION?: reimagined rigor to include striving for a 'more equitable, diverse, and inclusive research system.' HOW WAS THE PROPOSED SOLUTION IMPLEMENTED?: framework for health equity, prioritizing change in our communication with contributors. WHAT LESSONS LEARNED ARE RELEVANT TO A WIDER AUDIENCE?: Since implementation, our journal has received feedback expressing appreciation for humanity and personal connection in our peer review, and we have observed increased publications from geographically marginalized authors. We believe our outcomes result from respecting marginalized authors' authority to pursue their own interests, concerns, and successes with respect to knowledge production. WHAT ARE THE NEXT STEPS?: We believe our approach can be adopted by other peer-reviewed journals. We invite application and critique of our framework to advance community development in creating relevant, accessible, and equitable knowledge production for all people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».