Notice bibliographique
Résumé
Women are notably underrepresented in the academic sciences. Psychology is a pertinent case study of gender inequality in science, because women make up over three quarters of undergraduate and graduate students but only a third of all full professors. Here, publication records from 125 high-impact, peer-reviewed psychology journals are analyzed to describe nuanced patterns about how men and women contribute to research psychology. To determine gender, we classified over 750,000 authors on 200,000 unique publications by comparing the 1st name of each author to openly available census data. The data replicate previous reports of publication and citation gender gaps in psychology and significantly extend these results by showing that these gaps are persistent across subdiscipline and time but are mediated by various contextual factors. For example, although the size of the publication and citation gaps are not explained by the university affiliation of the authors' and frequency of coauthorship, the gaps are larger in high-impact journals and at the last-author position. These patterns have remained largely unchanged since at least 2003. These results provide a detailed look at the variety of factors contributing to the differences in how men and women publish in research psychology and provide free and openly available tools for assessing publication and citation differences across time, journals, and other academic disciplines. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,011 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».