MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410777187 · doi:10.1002/jdd.13725

Dental and allied dental students, staff, faculty, and administrators’ cultural inclusivity considerations: Results of the 2022 ADEA Climate Study

2025· article· en· W4410777187 sur OpenAlexaboutno aff
Yun Saksena, Bertha O. Alarcon, Paul Simeteys, Marita R. Inglehart

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingDental educationPsychologyDiversity (politics)Professional developmentCultural diversityHigher educationMedical educationMedicinePedagogySociologyPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Feeling welcome in an educational environment is crucial to achievement and well-being. The objectives of this climate study were to assess perceptions of how inclusive the dental and allied dental educational environment were, how good the chances were to reach one's potential, how social relationships and biases/inequities in relation to policies were experienced, and how support for others from diverse backgrounds was observed. The relationships between these constructs of interest were also explored. METHODS: A total of 10,281 students, 2596 staff, 4026 faculty, 359 administrators, and 443 administrators with faculty appointments from 58 US and eight Canadian dental schools, and 180 US and 12 Canadian allied dental education programs responded to the climate survey. RESULTS: The majority of participants agreed/agreed strongly that their school/program fostered a sense of community (69.2%) and promoted the appreciation of diversity (79.6%). Staff had the lowest mean responses, and administrators with faculty appointments had the highest (five-point scale with 5 = agree strongly: 3.54 vs. 3.97; p < 0.001/3.91 vs. 4.30; p < 0.001). This pattern was repeated in responses concerning whether career trajectories were progressing as anticipated (means: 2.62 vs. 3.23; p < 0.001) and career aspirations increased (3.18 vs. 3.81; p < 0.001). Students agreed they could get assistance from faculty, staff, and students (means = 3.97/3.95/4.25). Students reported the highest number of experienced biases/inequities in relation to six policies (mean = 1.34) and staff reported the highest number of biases/inequities related to 12 appointment policies (mean = 2.32). About a third did not agree/agree strongly that their school/program was supportive of transgender/gender nonconfirming persons (37.1%), emotionally, cognitively and/or physically disabled persons (29.8%), or persons from lesbian/gay/bisexual/questioning/other backgrounds (29.2%). The more inclusive they considered the environment to be, the more they believed they could reach their potential (r = 0.78; p < 0.001) and had positive relationships (r = 0.77; p < 0.001)), and the less they experienced biases/inequities (r = -0.17; p < 0.001). CONCLUSIONS: These findings should alert administrators that students, faculty, and staff experience their environment less inclusively than others do. Curricular educational interventions and staff/faculty development programs are needed concerning interactions with persons from diverse backgrounds. The more inclusive environments are, the stronger the belief that one's potential can be reached.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,369 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Dental EducationMême sujetDiversity and Career in MedicineTravaux en français237 207