A global call for action to include gender in research impact assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Global investment in biomedical research has grown significantly over the last decades, reaching approximately a quarter of a trillion US dollars in 2010. However, not all of this investment is distributed evenly by gender. It follows, arguably, that scarce research resources may not be optimally invested (by either not supporting the best science or by failing to investigate topics that benefit women and men equitably). Women across the world tend to be significantly underrepresented in research both as researchers and research participants, receive less research funding, and appear less frequently than men as authors on research publications. There is also some evidence that women are relatively disadvantaged as the beneficiaries of research, in terms of its health, societal and economic impacts. Historical gender biases may have created a path dependency that means that the research system and the impacts of research are biased towards male researchers and male beneficiaries, making it inherently difficult (though not impossible) to eliminate gender bias. In this commentary, we - a group of scholars and practitioners from Africa, America, Asia and Europe - argue that gender-sensitive research impact assessment could become a force for good in moving science policy and practice towards gender equity. Research impact assessment is the multidisciplinary field of scientific inquiry that examines the research process to maximise scientific, societal and economic returns on investment in research. It encompasses many theoretical and methodological approaches that can be used to investigate gender bias and recommend actions for change to maximise research impact. We offer a set of recommendations to research funders, research institutions and research evaluators who conduct impact assessment on how to include and strengthen analysis of gender equity in research impact assessment and issue a global call for action.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle