Moving beyond awareness: The evidence on sexism within paramedicine is in – it's time to transform the system
Notice bibliographique
Résumé
The current landscape of gender-based inequity and everyday sexism experienced by women-identifying paramedics has been under intensified scrutiny over the past decade. Empirical research, organisational culture scans and advocacy from special interest groups have collectively pushed the profession into a stage of confrontation with its cultural shortcomings. Yet, despite the depth and clarity of evidence, the pace of structural change continues to lag behind compared with implementing other evidence-informed priorities within the profession. Priorities reflect values. Recognition is not enough; now is the time to move from conceptual commitments to practical action, and from awareness to accountability in order to eradicate everyday sexism and gender-based violence in paramedicine. In this commentary, we set out clear, actionable proposals to help transform the profession from within. These include gender equity auditing and transparent reporting, stronger leadership accountability, enforced anti-harassment standards and the meaningful inclusion of structurally marginalised voices. These aren’t peripheral suggestions; they are central to shifting paramedicine from performative inclusion towards genuine, systemic reform. By bringing these actions to the forefront, we aim to focus attention on what must change and who that change is for.
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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 | 0,025 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».