Have Women Broken the Glass Ceiling in North American Dental Leadership?
Notice bibliographique
Résumé
In the last few decades, the number of women graduating from North American (NA) dental schools has increased significantly. Thus, we aimed to determine women's representation in leadership positions in NA dental and specialty associations/organizations, dental education, and dental journals, as well as the proportion of men/women researcher members of the American Association for Dental Research (AADR). We contacted NA dental associations to provide us with the total number and the men/women distribution of their members. Men/women distributions in leadership positions were accessible from the internet, as were data on the sex of deans of NA dental schools. Data on the editors in chief of NA dental journals were gathered from their websites, and the AADR provided the number and sex of its researcher members. Collected data underwent descriptive statistics and binomial tests (α = 0.05). Our findings suggest that women are underrepresented in leadership positions within the major NA dental professional associations. While the median ratio of women leaders to women members in professional associations is 0.91 in Canada, it is only 0.67 in the United States. The same underrepresentation of women is evident in the leadership of the Canadian Dental Association and the American Dental Association. We found that women are underrepresented as deans and editors in chief for NA oral health journals. Only 16 of 77 NA dental school deans are women, while 3 of 38 dental journals have women editors in chief. The probability of finding these ratios by chance is low. However, the number of women dental researcher AADR members underwent an overall increase in the past decade, while the number of men declined. These results suggest that, despite the increase in women dentists, it will take time and effort to ensure that they move through the pipeline to senior leadership positions in the same manner as their male colleagues.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».