Gender-Based Disparity in Academic Ranking and Research Productivity Among Canadian Anesthesiology Faculty
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Despite increasing numbers of women entering anesthesiology training, women remain underrepresented in senior academic positions and leadership roles. This study aims to determine the extent of gender disparity in Canadian departments of anesthesiology. In addition, we explore the correlation between publication productivity and academic rank in this cohort. Methods The Canadian Residency Matching Service (CaRMS) was queried to identify 17 training programs for anesthesiology. Department websites were searched to determine the names of faculty members, as well as gender, leadership roles, and academic ranks. The SCOPUS© database was used to generate the number of publications, number of citations, publication range, and h-index of each faculty member. Results In our study cohort of 1404 academic anesthesiologists, 30.1% were women. Women held a minority of 130 leadership positions (27%, n = 35). With increasing academic rank female representation decreased (p = 0.009), such that 21% of full professors were women. Overall, male anesthesiologists had a higher h-index, number of publications, and number of citations (p = 0.001, p = 0.001, and p = <0.001, respectively) than women. Conclusion Despite growing numbers of women entering the academic workforce, women are underrepresented in senior academic ranks and leadership positions. In addition, men and women have significant differences in measures of publication productivity. This study underscores the importance of directed efforts to promote equity in career outcomes.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».