The Neurosurgical Workforce in North America: A Critical Review of Gender Issues
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The role of women in Western society has changed dramatically in the past several decades. Despite this, many gender disparities still exist for professionals in the health care sector. In neurosurgery, a disproportionately small percentage of the workforce in the United States and Canada is female. These figures are lower than most reported in other medical specialties. This review critically examines factors that may be influencing women's ability to advance in demanding subspecialties such as neurosurgery. METHODS: The literature on women in medicine, and surgery in particular, were reviewed to identify different issues facing women currently in practice in neurosurgery. In addition, the concerns of prospective trainees were examined. RESULTS: There remain many challenges for women entering neurosurgery, including unique lifestyle concerns, limited mentorship, out-dated career programs, and deep-seeded societal beliefs. Discrimination and harassment are also contributing factors. CONCLUSION: If neurosurgery is to continue to progress as a subspecialty, the issue of gender inequality needs to be scrutinized more closely. Innovative programs must be developed to meet the needs of current female faculty members and to ensure attracting the brightest individuals of both genders into a career in neurosurgery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».