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Enregistrement W4411029599 · doi:10.1007/978-3-031-86286-1_1

Definition of the Concept of Gender Equity and Diversity in Critical Care and Perioperative Settings

2025· book-chapter· en· W4411029599 sur OpenAlexaff
Vojislava Nešković, Francesca Rubulotta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Diversity (politics)Gender equityPerioperativePsychologySociologyPolitical scienceMedicineSocial scienceLawSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is an opening chapter of the book where the basic concepts and definitions are introduced, and they are further discussed in the following chapters. The common ground with the terms and targets is set. Difference between equality and equity is explained, concept of intersectionality is underlined, and the need for diversity and inclusion is described. Gender bias and stereotypes have negative effects on all people and communities. They relate to a culture that does not tolerate diversity. Gender equality and equity are not just “technical things”. They will not be solved by simply counting gender at different positions and ticking the boxes. It is a highly political issue that requires a substantial level of social consensus to move forward. This book reflects the need that the challenges which perioperative and critical care medicine share with the global society are recognized and to discuss the ways to address them. However, medical environment has some specific interests that are highlighted in recent years. Sex- and gender-informed medicine is a new paradigm of clinical practice and medical research that considers the association of sex and gender with each element of the disease process from risk to presentation, and to response to therapy. Many gaps in knowledge remain. This book contains a call to action for a culture of change and provision of better healthcare based on fairness, diversity, and inclusion.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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