Abstract A075: Gender diversity in academic oncology programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: This study sought to examine gender diversity among academic faculty of medical oncology, hematology/oncology, and radiation oncology residency programs in the United States (U.S.), Canada, and Spain. Methods: Data from the Association of American Medical College (AAMC) were used to examine faculty composition of medical oncology, hematology/oncology, and radiation oncology departments in U.S. institutions for the years 1977 and 2017. For international data, public webpages listing post-graduate training programs in medical oncology and radiation oncology were examined and the genders of department heads were recorded. Results: In the U.S., in 1977, women made up 8%, 9%, and 7% of the total workforce among hematology/oncology, medical oncology, and radiation oncology faculty positions, respectively, compared to 44%, 40%, and 27%, respectively, in 2017. Regarding departmental leadership, in the U.S., 9% (8/89) of radiation oncology department chairs were women. In Canada, for radiation oncology, 11 department heads were men, 1 was a woman, and 1 department could not be determined (8-15% women). For medical oncology, 10 department heads were men, 3 women, and 2 were unknown (20-33% women). In Spain, 12 radiation oncology heads were women, 28 men, and 8 were unknown (25-42% women); for medical oncology, 14 department heads were women, 52 were men, and 11 were unknown (25-42% women). Conclusions: Women have historically increased in representation in the U.S. oncology workforce; however, they remain under-represented relative to the overall U.S. population. Women were also under-represented at the level of chair in the U.S., Canada, and Spain. Further research and efforts are needed to enlist and advance women in oncologic fields both nationally and internationally and understand barriers to training, practice, and advancement. Citation Format: Crystal S. Seldon, Awad A. Ahmed, Ricardo Llorente, Stella K. Yoo, Emma B. Holliday, Charles R. Thomas, Reshma Jagsi, Curtiland Deville Jr. Gender diversity in academic oncology programs [abstract]. In: Proceedings of the Eleventh AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2018 Nov 2-5; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2020;29(6 Suppl):Abstract nr A075.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».