MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2972608334 · doi:10.1016/j.adro.2019.09.002

Are Female Radiation Oncologists Still Underrepresented in the Published Literature? An Analysis of Authorship Trends During the Past Decade

2019· article· en· W2972608334 sur OpenAlexaff
Sondos Zayed, Xiaotao Qu, Andrew Warner, Tina Wanting Zhang, Joanna Laba, George Rodrigues, David A. Palma

Notice bibliographique

RevueAdvances in Radiation Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensBC Cancer AgencyLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation oncologyDemographyFamily medicineImpact factorRadiation therapyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose We examined whether female authorship, traditionally underrepresented in the radiation oncology (RO) literature, has improved during the past decade, and whether the introduction of double-blind peer review (where reviewers are blinded to author names and vice-versa) improved female authorship rates. Methods We analyzed authorship lists during a 10-year period (2007-2016) from the 2 highest impact-factor RO journals: The International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics (IJROBP) and Radiotherapy and Oncology (R&O). From each journal, 20 articles per year were randomly selected. Gender trends of the first, second, last, and collaborating authors (defined as all other positions), were analyzed. A one-sample proportion test was used to compare US female senior authorship (2012-2016) with the 2015 benchmark for female US academic radiation oncologists (30.6%). Results Across 400 articles, the mean ± standard deviation percentage of female authors was 30.9% ± 22.0% with 34.8% of first, 36.7% of second, and 25.4% of last authors being female. The total percentage of female authors per year increased from 2007 to 2016 ( P = .005), with no significant increase in the percentage of first ( P = .250), second ( P = .063), or last ( P = .213) female authors. Double-blind peer review was associated with an increase in the mean percentage of female authors (2007-2011: 27.4% vs 2012-2016: 34.0%; P = .012). The proportion of US female senior authors in the latter period (27.6%) and the proportion of female US academic radiation oncologists (30.6%) were not significantly different ( P = .570). Conclusions Although the percentage of female authors in RO has increased during the past decade, this did not correspond to a higher representation of women in high-profile authorship positions. Introduction of double-blind peer review was associated with a rise in female authorship. The proportion of female US senior authors and academic radiation oncologists is similar, suggesting that senior authorship rates are approaching appropriate levels in the United States.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,129
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,129
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,352 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Radiation OncologyMême sujetDiversity and Career in MedicineTravaux en français237 207