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Enregistrement W4411685954 · doi:10.1101/2025.06.20.660240

Scanning for Representation: A Scoping Review of Racial and Ethnic Diversity in MRI Studies of the Maternal Brain

2025· review· en· W4411685954 sur OpenAlexaff
Edwina R. Orchard, Clíona L. Kelly, Kathryn M. Wall, Josephine Levy, Jin Young Shin, Claudia G. Gaebler, Victoria Hart-Derrick, Kathy Ayala, Amorine Adodo, M. Day, Melissa Funaro, Kathleen Guan, Termara Parker, Jocelyn A. Ricard, Francesca Penner, Tal Yatziv, Helena J. V. Rutherford

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthGeorgia Clinical and Translational Science AllianceNational Academies of Sciences, Engineering, and MedicineNational Center for Advancing Translational SciencesYale University
Mots-clésEthnic groupDiversity (politics)Representation (politics)Brain scanningPsychologyMedicineSociologyPolitical scienceAnthropologyNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing number of magnetic resonance imaging (MRI) studies are examining brain changes across pregnancy and early motherhood, gaining fundamental insight into the neural adaptations of motherhood, with critical clinical and policy implications for supporting mother, child, and family unit. As the field takes off, now is the time to take stock of the current literature and neuroscience practices, to ensure that the field is based on studies that are robust, representative, and transparent. Here, we conducted a scoping review to understand the racial and ethnic diversity of participants reported in MRI studies of the maternal brain, guided by the Joanna Briggs Institute methodology. Our findings highlight three key issues in the 185 identified studies of the maternal brain using MRI: (1) the widespread underreporting of participant racial and ethnic data, with only 38.38% of studies reporting race and/or ethnicity demographics; (2) the overrepresentation of white participants, with 46.83% of the samples that report race and/or ethnicity identifying as white/Caucasian; and (3) the disproportionate geographical locations of studies, with 68.65% of studies from North America or Europe and Central Asia. These findings raise concerns about the generalizability of existing research beyond WEIRD (western, educated, industrialized, rich and democratic) populations, and underscore the urgent need for concerted structural change in neuroscience research practices. While identifying a lack of diversity is only the first step, this scoping review serves as a call to action for greater representation in future research, for our own research group as well as others.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,214
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,214
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0360,032
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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