Gender and language use in scientific grant writing
Notice bibliographique
Résumé
Women in science, technology, engineering, and math are not equally represented across tenure-track career stages, and this extends to grant funding, where women applicants often have lower success rates compared with men. While gender bias in reviewers has been documented, it is currently unknown whether written language in grant applications varies predictably with gender to elicit bias against women. Here we analyse the text of ∼2000 public research summaries from the 2016 Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) individual Discovery Grant (DG) program. We explore the relationship between language variables, inferred gender and career stage, and funding levels. We also analyse aggregated data from the 2012–2018 NSERC DG competitions to determine whether gender impacted the probability of receiving a grant for early-career researchers. We document a marginally significant gender difference in funding levels for successful grants, with women receiving $1756 less than men, and a large and significant difference in rejection rates among early-career applicants (women: 40.4% rejection; men: 33.0% rejection rate). Language variables had little ability to predict gender or funding level using predictive modelling. Our results indicate that NSERC funding levels and success rates differ between men and women, but we find no evidence that gendered language use affected funding outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,070 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».