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Enregistrement W2984039058 · doi:10.5489/cuaj.6117

Gender disparity within academic Canadian urology

2019· article· en· W2984039058 sur OpenAlexaffvenueabout
Julius Vladimir Ilin, Émilie Langlois, Sabeena Jalal, Faisal Khosa

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrologyMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Increasing female matriculation into medical school has shown an increase in women training in academic urology, but gender disparity still exists within this male-dominated field. This study aims to evaluate publication productivity and rank differences of Canadian female and male academic urologists. METHODS: was consulted to tabulate the number of documents published, citations, and h-index of each faculty member. To account for temporal bias associated with the h-index, the m-quotient was also computed. RESULTS: There was a significantly higher number of men (164, 88.17%) among academic faculty than women (22, 11.83%). As academic rank increased, the proportion of female urologists decreased. Overall, male urologists had higher academic ranks, h-index values, number of publications, and citations (p=0.038, p=0.0038, p=0.0011, and p=0.014, respectively). There was an insignificant difference between men and women with respect to their m-quotient medians (p=0.25). CONCLUSIONS: There is an increasing number of women completing residency in urology, although there are disproportionally fewer female urologists at senior academic positions. Significant differences were found in the h-index, publication count, and citation number between male and female urologists. When using the m-quotient to adjust for temporal bias, no significant differences were found between the gender in terms of academic output.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,015
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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