Attaining full professor: Women’s and men’s experiences in medical education
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The underrepresentation of women among senior faculty members in medical education is a longstanding problem. The purpose of this international qualitative investigation was to explore women and men's experiences of attaining full professorship and to investigate why women remain underrepresented among the senior faculty ranks. METHODS: Conducted within a social constructionist orientation, our qualitative study employed narrative analysis. Two female and two male participants working in medical education were recruited from five nations: Australia, Canada, the Netherlands, United Kingdom and United States. All participants held an MD or PhD. During telephone interviews, participants narrated the story of their careers. The five faculty members on the research team were also interviewed. Their narratives were included in analysis, rendering their experiences equal to those of the participants. RESULTS: A total of 24 full professors working in medical education were interviewed (n = 15 females and n = 9 males). While some aspects were present across all narratives (ie personal events, career milestones and facilitating and/or impeding factors), participants' experience of those aspects differed by gender. Men did not narrate fatherhood as a role navigated professionally, but women narrated motherhood as intimately connected to their professional roles. Both men and women narrated career success in terms of hard work and overcoming obstacles; however, male participants described promotion as inevitable, whereas women narrated promotion as a tenuous navigation of social structures towards uncertain outcomes. Female and male participants encountered facilitators and inhibitors throughout their careers but described acting on those experiences differently within the cultural contexts they faced. DISCUSSION: Our data suggest that female and male participants had different experiences of the work involved in achieving full professor status. Understanding these gendered experiences and their impact on career progression is an important advancement for better understanding what leads to the underrepresentation of women among senior faculty members in medical education.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».