Equidad intergeneracional en ciencia y educación médica
Bibliographic record
Abstract
IntroducciónDiferentes inequidades con gran impacto social golpean también a la ciencia y a la educación médica, desde injusticias étnicas, discriminación por género o identidad sexual, a condiciones socioeconómicas 1 .Sin embargo, un tópico que aparece menos frecuentemente en la agenda de las actividades relacionadas con la salud es la inequidad intergeneracional.Es decir, la falta de ecuanimidad para la participación equitativa de personas pertenecientes a diferentes generaciones tanto en la mesa de toma de decisiones, como en posiciones de liderazgo, o actividades relacionadas con la estructuración de plataformas educativas, académicas o de investigación.Es notorio cómo ciertos espacios relacionados con la salud están exclusivamente reservados para generaciones de científicos y educadores con muchos años de trayectoria, y sus decisiones impactan a generaciones significativamente más jóvenes, con diferencias de 30 años o más.Esto, creemos, podría llevar a una disrupción, también conocida como grieta generacional que en vez de facilitar la comunicación y el aprendizaje, resulte en exactamente lo opuesto.El propósito de esta editorial es abordar los aspectos más salientes del fenómeno de inequidad intergeneracional dentro de las ciencias, con particular énfasis en la educación médica.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".