Gender differences in grant and personnel award funding rates at the Canadian Institutes of Health Research based on research content area: A retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although women at all career stages are more likely to leave academia than men, early-career women are a particularly high-risk group. Research supports that women are less likely than men to receive research funding; however, whether funding success rates vary based on research content is unknown. We addressed gender differences in funding success rates for applications directed to one or more of 13 institutes, representing research communities, over a 15-year period. METHODS AND FINDINGS: We retrospectively reviewed 55,700 grant and 4,087 personnel award applications submitted to the Canadian Institutes of Health Research. We analyzed application success rates according to gender and the primary institute selected by applicants, pooled gender differences in success rates using random effects models, and fitted Poisson regression models to assess the effects of gender, time, and institute. We noted variable success rates among grant applications directed to selected institutes and declining success rates over time. Women submitted 31.1% and 44.7% of grant and personnel award applications, respectively. In the pooled estimate, women had significantly lower grant success (risk ratio [RR] 0.89, 95% confidence interval [CI] 0.84-0.94; p < 0.001; absolute difference 3.2%) compared with men, with substantial heterogeneity (I2 = 58%). Compared with men, women who directed grants to the Institutes of Cancer Research (RR 0.86, 95% CI 0.78-0.96), Circulatory and Respiratory Health (RR 0.74, 95% CI 0.66-0.84), Health Services and Policy Research (RR 0.78, 95% CI 0.68-0.90), and Musculoskeletal Health and Arthritis (RR 0.80, 95% CI 0.69-0.93) were significantly less likely to be funded, and those who directed grants to the Institute of Aboriginal People's Health (RR 1.67, 95% CI 1.0-2.7) were more likely to be funded. Overall, women also had significantly lower personnel award success (RR 0.75, 95% CI 0.65-0.86; p < 0.001; absolute difference 6.6%). Regression modelling identified that the effect of gender on grant success rates differed by institute and not time. Study limitations include use of institutes as a surrogate identifier, variability in designation of primary institute, and lack of access to metrics reflecting applicants, coapplicants, peer reviewers, and the peer-review process. CONCLUSIONS: Gender disparity existed overall in grant and personnel award success rates, especially for grants directed to selected research communities. Funding agencies should monitor for gender differences in grant success rates overall and by research content.
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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 | 0,016 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».