Diversity of Physician Faculty in Obstetrics and Gynecology.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate physician faculty diversity in obstetrics and gynecology (ob-gyn) and how it compares with other clinical departments and medical student demographics. STUDY DESIGN: Data from the Association of American Medical College's Faculty Roster were extracted to differentiate full-time physician faculty by gender and by underrepresentation in medicine (Black, Hispanic, Native American/ Alaskans, and Pacific Islanders). Whole population data were updated on a rolling basis from the earliest year of reliable data (1973) to the most recent year (2012). RESULTS: The total number of full-time ob-gyn faculty increased from 922 in 1973 to 4,208 in 2012. The increase in proportion of faculty who were women (from 9.9% to 52.7%) contributed to the growth of underrepresented faculty (from 7.7% to 13.3%) during this period. Percentages of ob-gyn faculty who were women and underrepresented in 2012 were higher than in other core clinical departments and similar to those of current medical student matriculants. CONCLUSION: Expansion of physician faculty in ob-gyn over the past 40 years has led to greater diversity than exists in many other departments and is more reflective of medical student demographics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».