Lack of Gender Disparity Among Administrative Leaders of Canadian Health Authorities
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gender distribution within the managing bodies of the Canadian health authorities has not been studied despite their integral role in the health care system. The purpose of this study is to quantify gender differences and to craft a geographic gender analysis of such distribution. Methods: Retrospective data collection of all Canadian health authorities at the provincial, territorial, regional, and first nations levels was conducted. The dependent variable was gender, and other covariates, where applicable, included province/territory, region, leadership position, education (PhD or Master's), honorary degree, and primary occupation. Any member within the executive managing body or board of directors of a Canadian health authority was included, unless their gender could not be determined, in which case they were excluded. Results: Quantitative analysis of the 67 health authorities revealed 1346 individuals with identifiable gender (710 women; 636 men). Thematic distribution showed no significant difference in the gender distribution by provinces/territories (chi square = 14.248; p = 0.28), by leadership position (chi square = 1.88; p = 0.75), by education (chi square = 1.85; p = 0.17), or by primary occupation (chi square = 1.53; p = 0.46). Conclusion: The overall number of females exceeded that of males and there were no gender disparities. Critical analysis of probable causes was discussed. Further studies should be conducted to examine the policies and programs within the Canadian health authorities that successfully tackle the retention, recruitment, and promotion of females.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».