Abstract TMP75: Gender Disparities in International Stroke Conference Leadership
Notice bibliographique
Résumé
Background: Increasing data demonstrate a gender gap in career progression in neurology including underrepresentation of women in high impact neurology journal authorship and American Academy of Neurology recognition awards. We examined gender differences in leadership roles at the International Stroke Conference (ISC) from 2014-2018. Methods: As a retrospective analysis of conference data, this study was exempt from review by the institutional review board. Names of program committee members, early career development leaders, award recipients, invited speakers, and moderators for those sessions were taken from the Final Program from the 2014-2018 ISC. Conference leader gender was determined by name inspection and internet search. In a few instances of ambiguity, common gender association of the name was used. Self-reported ISC attendance demographics were obtained through the American Heart Association (AHA). Chi square test or Fisher exact test was used to compare demographics of invited leadership with attendance. Results: Between 29.9% and 44.7% of conference attendees were women. Attendees who did not disclose gender increased from 7.38% to 33.02%. Female membership on the program committee increased from 14.3% in 2014 to 48.2% in 2018. Women represented a minority of invited speakers, moderators and award recipients across all years, however, there were increases in female representation over time (see table). Conclusions: Women are less likely than men to hold leadership positions at the ISC. This is significant as such opportunities can play a valuable role in networking and career progression. It is reassuring that this gender gap has been decreasing over time, however, the AHA and program committee may wish to consider additional strategies to narrow this gap.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».