A structured approach to effective mentoring of women health researchers in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To formatively evaluate the HIGHER Women consortium’s Mentor Protégée Program (MPP) and derive lessons for successful African women scientist mentorship.Design: Desk review of program documents and cross-sectional surveys of mentors and protégées.Setting: All 10 regions of CameroonParticipants: Women working in health research participating in the MPP.Interventions: Building health research skills and providing support for women to cope within the African psycho-social environment using a holistic approach.Main outcome measures: Formed mentor-protégés duos applying the MPP with measurable accomplishments.Results: The consortium counted 121 members with 103 protégées and 18 mentors. Of 103 protégées, 35 responded to the 2018 survey, while 77 responded to the 2022 survey. Mentioned benefits of the program included an increase in scientific peer-reviewed journal publications and presentations at national and international conferences. In the 2022 survey, a Pearson correlation showed an r of 0.41, which, although not statistically significant (p = .592), sug-gests a positive correlation between the increased number of peer-reviewed articles and increased number of years as HIGHER Women protégées.Conclusions: Mentorship programs can help over time to bridge the gender gaps within Africa as well as the gaps between African-led research and the rest of the world while making a meaningful contribution to enhancing the quality, diversity, and productivity of researchers. A mentoring program such as the HIGHER Women MPP can be improved by leveraging local and international partners to foster the mentoring program’s sustainability, scalability, and expanded reach.
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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 | 0,042 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».