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Enregistrement W4416218819 · doi:10.24875/aji.25000010

Student perception of gender biases and stereotypes present in their training as radiologists at a Chilean university: initial approach

2025· article· es· W4416218819 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra Araya-Leal, Jorge Díaz-Jara, Alejandra López-Pizarro

Notice bibliographique

RevueAustral Journal of Imaging (English Edition) · 2025
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionQuarter (Canadian coin)Training (meteorology)

Résumé

Introducción: La igualdad de género es fundamental en el ámbito educativo, y por ello la Universidad de Chile ha desarrollado acciones, políticas y reglamentos para avanzar hacia una docencia con enfoque de género, libre de estereotipos y de conductas sexistas. Objetivo: Conocer la percepción del estudiantado del programa de radiología sobre los sesgos y los estereotipos de género presentes en su formación, para implementar acciones de mejora. Material y métodos: Se efectuó un cuestionario online anónimo sobre el tema señalado. Para el análisis de los resultados se dicotomizaron las categorías de respuesta y se calcularon las frecuencias absolutas y relativas, estableciendo fortalezas o debilidades en relación con la equidad de género. Resultados: Las fortalezas detectadas fueron la valoración de la maternidad/paternidad, la apreciación igualitaria de las opiniones en el ámbito académico y la ausencia de expresiones sexistas en el material docente, entre otras. Como debilidades se mencionaron el trato diferente a hombres y mujeres, la tendencia a minimizar las conductas machistas o sexistas, y la existencia de algunos estereotipos de género. Como propuestas de mejora se propone el diseño de un sistema de reporte interno y capacitación. Conclusiones: Se percibe un ambiente respetuoso en las interacciones académicas. Sin embargo, persisten ciertas expresiones o conductas sexistas, en el trato cotidiano o coloquial, que constituyen aspectos de intervención.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : about_only · poids de sondage : 3321.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: low

Survey of radiology students' perceptions of gender bias in their training at a Chilean university; medical-education equity rather than the research workforce.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It studies gender bias in radiology training, not the research workforce or research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: medium

Gender bias in clinical radiology training is medical education equity, not research workforce or research practice.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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