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Enregistrement W4416422606 · doi:10.1177/23259582251395779

Don’t Wait Till Tomorrow: How to Support Underrepresented Undergraduate HIV Researchers Today From the Voices of Emerging Leaders

2025· article· en· W4416422606 sur OpenAlexaff
Evan Hall, Myla Lyons

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Association of Providers of AIDS Care (JIAPAC) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésUnderrepresented MinorityWorkforceHuman immunodeficiency virus (HIV)SoarPublic healthEquity (law)Health careUndergraduate researchHealth equity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Undergraduate, underrepresented minority (URM) scholars must be comprehensively supported by the current HIV workforce to lead the future of HIV research. This commentary elaborates on the lived experience and outcomes of alumni from an undergraduate HIV research program and is written by alumni themselves. Undergraduate research enrichment programs for URM scholars are consistently deprioritized, underfunded, underresourced, and scrutinized. We seek to remind our audience of the outstanding contributions made to HIV and public health by URM scholars from these programs, such as the Student Opportunities for AIDS/HIV Research (SOAR) program. SOAR students and alumni report 95% placement in Masters, Doctoral, and Professional graduate programs, 100 conference presentations, and 34 publications within 3 years of the program's onset. Ultimately, this commentary speaks to the necessity of not only supporting URM researchers but also having a sustainable succession plan for advancing HIV research and programming. We recommend incorporating (a) critical health equity curriculum, (b) multidirectional mentorship, and (c) paid labor, which are crucial to tailor to URM scholars for their success and retention in research. Waiting to support the next generation of HIV researchers denies the urgency to respond to this intersectional public health issue-inaction is not an option.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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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