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Enregistrement W2418684042 · doi:10.1097/acm.0000000000001261

Is Science Built on the Shoulders of Women? A Study of Gender Differences in Contributorship

2016· article· en· W2418684042 sur OpenAlexaff
Benoît Macaluso, Vincent Larivière, Thomas J. Sugimoto, Cassidy R. Sugimoto

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransparency (behavior)PsychologyTask (project management)Political scienceLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Women remain underrepresented in the production of scientific literature, and relatively little is known regarding the labor roles played by women in the production of knowledge. This study examined labor roles by gender using contributorship data from science and medical journals published by the Public Library of Science (PLOS), which require each author to indicate their contribution to one or more of the following tasks: (1) analyzed the data, (2) conceived and designed the experiments, (3) contributed reagents/materials/analysis tools, (4) performed the experiments, and (5) wrote the paper. METHOD: The authors analyzed contribution data from more than 85,000 articles published between 2008 and 2013 in PLOS journals with respect to gender using both descriptive and regression analyses. RESULTS: Gender was a significant variable in determining the likelihood of performing a certain task associated with authorship. Women were significantly more likely to be associated with performing experiments, and men were more likely to be associated with all other authorship roles. This holds true controlling for academic age: Although experimentation was associated with academically younger scholars, the gap between male and female contribution to this task remained constant across academic age. Inequalities were observed in the distribution of scientific labor roles. CONCLUSIONS: These disparities have implications for the production of scholarly knowledge, the evaluation of scholars, and the ethical conduct of science. Adopting the practice of identifying contributorship rather than authorship in scientific journals will allow for greater transparency, accountability, and equitable allocation of resources.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · 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 seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,771
Tête enseignante GPT0,604
Écart entre enseignants0,167 · 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
DomaineÉvaluation
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

Citations173
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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