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Enregistrement W2921077326 · doi:10.1093/jcag/gwz006.204

A205 A SNAPSHOT OF WOMEN IN GASTROENTEROLOGY IN CANADA: PICTURE PERFECT?

2019· article· en· W2921077326 sur OpenAlexaffabout
Noor Jawaid, Natasha Bollegala

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graduating medical school classes in Canada are now 50% or more female. The number of staff gastroenterologists in Canada has been on the rise in the last 20 years but female representation has stayed disproportionately low (30%). To determine proportionate female representation in gastroenterology (GI) at residency, attending and leadership levels. The Canadian Resident Matching Service (CaRMS) was used to obtain data for residency program applicants and matched trainees by gender from 2014–2018. General internal medicine (GIM), general surgery (GS) were analyzed for the PGY1 match. GI and cardiology were analyzed for the PGY4 match. An internet search was conducted for national and provincial gastroenterology associations to determine presidential history by gender (run date July 31, 2018). Similar searches for university affiliated GI training programs directors and academic university GI division heads by gender were conducted. PGY1 match 2014–2018: In GIM, the average number of annual applicants was 1789 (49.4% female). The average number of matched applicants was 487 (49.5% female). In GS, the average number of annual applicants was 357 (41% female). The average number of matched applicants was 90 (54.4% female). PGY4 match 2014–2018): In GI, the average number of applicants annually was 46 (37% female). The average number of matched applicants was 34, (35.3% female). In cardiology, the average number of annual applicants was 76 (29% female). The average number of matched applicants was 54 (27.8% female). Only one major national GI organization was identified, the Canadian Association of Gastroenterology (CAG). Three provincial organizations were identified (Ontario Association of Gastroenterology (OAG), Alberta Society of Gastroenterology (ASG) and Association of Gastroenterologists of Quebec (AGQ)). A review of complete historical data on past presidents by gender revealed the following: In CAG’s 60-year history, only 2/47 (4%) female presidents have ever been elected. In OAG’s 22-year history, no (0/9) female presidents have ever been elected. In AGQ’s 52-year history, 1/14 (7%) of presidents have been female. In ASG’s 8-year history, 1/4 (25%) of presidents have been female. Only 2018 data was available for academic leadership positions. At the time of the search, university division heads across Canada were 0% female (0/15). University GI training program directors across Canada in 2018 were 27% female (4/15). Despite gender equivalency in medical school and GIM, women are under-represented in GI (similar to other procedure sub-specialties such as cardiology). They are also under-represented in major GI leadership roles, demonstrating a need for targeted intervention. None

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · 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 seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,017
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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
DomaineIncitatifs
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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