Women in the Shadow of Big Men: The Case of Canada Excellence Research Chairs
Notice bibliographique
Résumé
Canada Excellence Research Chairs program—an award worth up to ten million dollars over seven years to attract and support world-renowned researchers and their teams to establish research programs in Government of Canada’s science and technology priority areas at Canadian universities—has been one of the most controversial governmental funding allocations in Canada. One of the main criticisms to this program is the absence of clear selection and recruitment criteria, including promulgation of standards for inclusion and diversity, which have resulted in lack of representation of women among Chairs. The main purpose of this study is to shed light on gender differences in scientific production and impact of publications induced by Canada Excellence Research Chairs program and to examine co-authorship collaboration patterns that are formed as a result of introduction of this program. Findings reveal that when Chairs are listed as main investigators of the scientific work (either last or corresponding authors), female-led papers receive higher rate of citations and are published in journals with higher impact. Although citation impact of papers that include collaborations with women are the highest, more than 78% of researchers of each gender repeat their collaborations, with their male peers on authoring more than one papers. Last but not least, this study concludes that collaborations with women are fragile and are dependent on the presence of central male researchers. Therefore, contributions of women to high impact research is effective as long as they are under the shadow of more central, influential and popular men.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,018 |
| Communication savante | 0,016 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».