Greater female first author citation advantages do not associate with reduced or reducing gender disparities in academia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ongoing problems attracting women into many Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM) subjects have many potential explanations. This article investigates whether the possible undercitation of women associates with lower proportions of, or increases in, women in a subject. It uses six million articles published in 1996–2012 across up to 331 fields in six mainly English-speaking countries: Australia, Canada, Ireland, New Zealand, the United Kingdom and the United States. The proportion of female first- and last-authored articles in each year was calculated and 4,968 regressions were run to detect first-author gender advantages in field normalized article citations. The proportion of female first authors in each field correlated highly between countries and the female first-author citation advantages derived from the regressions correlated moderately to strongly between countries, so both are relatively field specific. There was a weak tendency in the United States and New Zealand for female citation advantages to be stronger in fields with fewer women, after excluding small fields, but there was no other association evidence. There was no evidence of female citation advantages or disadvantages to be a cause or effect of changes in the proportions of women in a field for any country. Inappropriate uses of career-level citations are a likelier source of gender inequities.
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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 | 0,018 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,139 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle