Helen Mendes Lima traduziu este artigo.
As definições de sub-representação na neurociência costumam se concentrar em um conjunto conhecido de categorias demográficas: gênero, raça e etnia, deficiência e origem socioeconômica. Essas classificações sustentam a maioria das iniciativas de equidade e têm contribuído para ampliar a participação. Essas categorias, por mais padronizadas que sejam, focam em quem as pessoas são—e não nos sistemas que dificultam seu progresso. Essa distinção, entre identidade e infraestrutura, tem consequências significativas para quem entra nas estatísticas, quem recebe apoio e quem continua sendo deixado para trás.
Por exemplo, considere um pesquisador apresentando seu trabalho em uma segunda língua, ou um aluno de pós-graduação que é da primeira geração da família a ingressar na universidade, sem conhecimento prévio de como funcionam as carreiras acadêmicas e sem uma rede familiar capaz de absorver as pressões financeiras ao longo do caminho. Ou imagine um cientista que passa meses enfrentando o processo de obtenção de visto apenas para participar de uma conferência para a qual foi convidado. Esses pesquisadores não são exceções, mas não são tão fáceis de identificar com categorias de sub-representação que se baseiam exclusivamente em dados demográficos.
Historicamente, nossa área tem utilizado definições de sub-representação baseadas em categorias demográficas extraídas de legislações nacionais de igualdade e de dados do censo. Algumas formas de sub-representação são exclusivamente regionais, como a identidade de casta na Índia ou a condição de indígena na Nova Zelândia, por exemplo. Mas muitas iniciativas de diversidade, equidade e inclusão (DEI) destinadas a enfrentar esses desafios ignoram as barreiras enfrentadas por pessoas com identidades marginalizadas que se sobrepõem. Além disso, indicadores comuns, como as classificações de renda do Banco Mundial ou o “Sul Global”, podem ser profundamente enganosos—alguns países de alta renda investem menos em pesquisa em proporção ao seu PIB do que outros de baixa renda, e choques políticos podem colapsar a capacidade de pesquisa de um país mais rapidamente do que qualquer conjunto de dados é capaz de medir.
Como membros da ALBA Network—uma comunidade global comprometida com a promoção da DEI nas ciências do cérebro—, examinamos essas lacunas de perto. Para enfrentar essas lacunas, defendemos que a área precisa de uma abordagem mais holística para definir a sub-representação na neurociência global.
Propomos uma definição mais ampla que incorpore barreiras bem documentadas à participação científica—incluindo as desvantagens cumulativas enfrentadas por profissionais LGBTQIA+; restrições de visto e mobilidade que limitam a colaboração internacional; a carga invisível do cuidado de familiares que recai desproporcionalmente sobre as mulheres; deslocamento forçado; ser a primeira pessoa da família a ingressar na universidade; a fluência em inglês como língua não nativa; e atuar em países com infraestrutura de pesquisa cronicamente subfinanciada.
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Essa mudança revelou novas informações sobre o perfil dos candidatos que poderiam ter sido completamente ignoradas pelas definições padrão. Ao longo dos três ciclos da premiação, as barreiras selecionadas com maior frequência foram: ser mulher, ser da primeira geração da família a frequentar a universidade, não ter o inglês como língua materna ou ter origem socioeconômica mais baixa. Titulares de passaportes com restrições de viagem apareceram em 24% das inscrições para nossos auxílios de viagem nos três ciclos—um número notavelmente mais alto do que entre as indicações para conferências. A representação de pesquisadores que trabalham em países com investimento cronicamente baixo em pesquisa e desenvolvimento aumentou de 35% em 2024 para 47% nos ciclos seguintes, desafiando a suposição de que a excelência em pesquisa só existe em ambientes com recursos abundantes. E pesquisadores deslocados, que estão enfrentando a migração forçada devido a conflitos ou instabilidade política, apareceram em níveis baixos, mas não nulos, ao longo de todo o período.
Talvez as mudanças mais instrutivas do ponto de vista metodológico tenham vindo dos refinamentos introduzidos entre os ciclos. Em 2024, agrupamos candidatas mulheres e LGBTQIA+ em uma única categoria—uma das mais frequentemente selecionadas. Quando desagregada a partir de 2025, a identificação LGBTQIA+ caiu drasticamente em todas as categorias de premiação, indicando que a agregação anterior havia ocultado as diferenças dentro da categoria combinada.

