Journal editors: How do their editing incomes compare?
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p> <ns3:bold>Background:</ns3:bold> The work of journal editors is essential to producing high-quality literature, and editing can be a very rewarding career; however, the profession may not be immune to gender pay gaps found in many professions and industries, including academia and clinical medicine. Our study aimed to quantify remuneration for journal editors from core clinical journals, determine if a gender pay gap exists, and assess if there are remuneration differences across publishing models and journal characteristics. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Methods:</ns3:bold> We completed an online survey of journal editors with substantial editing roles including section editors and editors-in-chief, identified from the Abridged Index Medicus “Core Clinical” journals in MEDLINE. We analyzed information on demographics, editing income, and journal characteristics using a multivariable partial proportional odds model for ordinal logistic regression. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Results:</ns3:bold> There were 166 survey respondents (response rate of 9%), which represented editors from 69 of 111 journals (62%). A total of 140 fully completed surveys were analyzed (95 males and 45 females); 50 (36%) editors did not receive remuneration for editorial work. No gender pay gap and no difference in remuneration between editors who worked in subscription-based publishing vs. open access journals were detected. Editors who were not primarily health care providers were more likely to have higher editing incomes (adjusted odds ratio [OR] 2.96, 95% confidence interval [CI] 1.18-7.46). Editors who worked more than 10 hours per week editing earned more than those who worked 10 hours or less per week (adjusted OR 16.7, 95%CI 7.02-39.76). </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Conclusions:</ns3:bold> We were unable to detect a gender pay gap and a difference in remuneration between editors who worked in subscription-based publishing and those in open access journals. More than one third of editors surveyed from core clinical journals did not get remunerated for their editing work. </ns3:p>
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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 | 0,008 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».