Male Allyship to Advance Women’s Global Health Leadership in the Academy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Women are underrepresented in leadership positions within global health. Although women leaders have been shown to foster inclusive work environments and prioritize improvements in women’s health, they face barriers to their advancement, including microaggressions and disproportionate caregiving responsibilities. Male allyship can facilitate the elevation of women into global health leadership roles. This study explores the experiences of global health leaders in academia on male allyship and identifies actions and best practices to support the growth of women’s leadership in global health. Qualitative semi-structured interviews were conducted with twenty-one global health leaders (11 females, 10 males) from U.S. and Canadian academic institutions. Interviews were recorded, transcribed, and coded utilizing a combined inductive-deductive approach. Participants identified barriers and outlined potential approaches to support women’s advancement to leadership roles. For the individual male ally, recommendations included completing a self-assessment (to mitigate counterproductive behaviors and biases), engaging in effective mentorship practices, advocating publicly, and serving as a positive role model. Recommendations at the institutional level emphasize the importance of cultivating an enabling environment that facilitates open dialogue, establishing goals and metrics; and implementing allyship training with periodic evaluation. At the societal level, participants suggested promoting early education and shared caregiving to shift cultural norms on gender roles. This paper provides a framework of actions and resources to cultivate and support male allyship for women’s leadership advancement in global health. Effective male allyship begins with acknowledging power dynamics and an understanding of how intersectionality, beyond gender alone, shapes women’s careers and workplace dynamics. Additionally, mentorship and collaborative peer support are critical to promoting women’s career development. Individual allyship when combined with institutional and societal actions and policies, can facilitate the advancement of women in global health leadership roles.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».