Gender underlies the formation of STEM research groups
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research groups are the cornerstone of scientific research, yet little is known about how these groups are formed and how their organization is influenced by the gender of the research group leader. This represents an important gap in our understanding of the processes shaping gender structure within universities and the academic fields they represent. Here, we report the results of an email survey sent to department chairs and discipline‐specific listservs. We received responses from 275 female and 175 male research group leaders. Most respondents were biologists ( n = 328) but psychology ( n = 27), chemistry ( n = 16), physics ( n = 32), and mathematics ( n = 30) were also relatively well represented. We found that men were self‐reported as overrepresented in research groups in the physical sciences, particularly at later career stages. Within biology, male and female group leaders reported supervising a disproportionate number of same‐gender trainees (students and postdoctoral fellows), particularly early in their careers. These self‐reported patterns were driven primarily by gender‐based differences in the pool of students applying to their research groups, while gender differences in acceptance rates played a seemingly smaller role. We discuss the implications of our results for women continuing into the professoriate and for the recruitment of young scientists into research groups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».