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Enregistrement W197992306

Breaking through the glass ceiling: a survey of promotion rates of graduates of a primary care Faculty Development Fellowship Program.

2006· article· en· W197992306 sur OpenAlexaff
Mindy A Smith, Henry C Barry, Ruth Ann Dunn, Carole Keefe, David Weismantel

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensCentre for Family Medicine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPromotion (chess)Ethnic groupGlass ceilingMedical educationMedicineRace (biology)Family medicineGraduation (instrument)PsychologyGerontologyPolitical scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Academic promotion has been difficult for women and faculty of minority race. We investigated whether completion of a faculty development fellowship would equalize promotion rates of female and minority graduates to those of male and white graduates. METHODS: All graduates of the Michigan State University Primary Care Faculty Development Fellowship Program from 1989-1998 were sent a survey in 1999, which included questions about academic status and appointment. We compared application and follow-up survey data by gender and race/ethnicity. Telephone calls were made to nonrespondents. RESULTS: A total of 175 (88%) graduating fellows responded to the follow-up survey. Information on academic rank at entry and follow-up was obtained from 28 of 48 fellows with missing information on promotion. Male and female graduates achieved similar academic promotion at follow-up, but there was a trend toward lower promotion rates for minority faculty graduates compared to white graduates. In the multivariate analysis, however, only age, years in rank, initial rank, and type of appointment (academic versus clinical) were significant factors for promotion. CONCLUSIONS: Academic advancement is multifactorial and appears most related to time in rank, stage of life, and career choice. Faculty development programs may be most useful in providing skill development and career counseling.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,175 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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