Leadership Amongst Regional and National Surgical Organizations: The Tides Are Changing
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Leadership amongst professional organizations is a key opportunity for scholarly activity which is essential for academic advancement. Our objective was to examine the differences between men and women in leadership within surgical organizations. METHODS: Credentials were obtained through an internet search. Variables included organization type, leadership role, gender, advanced degree, medical school graduation year, and publications. A bivariate analysis was performed between genders. A p-value <0.05 was considered statistically significant. RESULTS: Five hundred forty-three leaders were identified in 43 surgical organizations. There was a significant difference in the number of male and female leaders (72.7% vs 27.3%, p=0.016). Women were most likely to hold the role of "Other", which consisted of lower-level leadership roles including committee chair positions and resident and medical student delegates (35.5%). Fewer women had publications (85.8% vs 92.9%, p=0.01), more women had advanced degrees (24.5% vs 17.0%, p=0.049), and women were involved earlier in their careers (5.9 years, 95% CI 4.1-7.7 years, p<0.001) than their male colleagues. CONCLUSION: Gender disparity in leadership of surgical organizations exists. Women are involved earlier in their careers and hold lower-level leadership positions reflecting potential for increased involvement in high-level leadership roles in the future. Data need to be trended to discern if women in surgical organizations rise within leadership roles as more women continue to enter surgical subspecialties.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».