Gender Differences in Pediatric Dentistry Chairs in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze gender differences in personal and professional demographics, job perceptions and work satisfaction between male and female pediatric dentistry academic leaders in the United States and Canada. STUDY DESIGN: A 40-question survey was sent electronically to department chairs requesting information about demographics, current circumstances of the position, professional history, and opinions about the position. Data was analyzed by the sex of the respondent. RESULTS: Eighty-eight surveys were distributed electronically and 55 chairs responded (response rate: 62.5%). Women comprised 29.5% of the sample, were younger and had less leadership training than men. Men had served longer in the position (t(41)=2.02, p=0.05) and had higher ranking academic titles. Women spent more time managing personnel (p=0.026), creating courses and programs (p=0.029), and teaching (p=0.006) than men. Female chairs perceived to have a difficult relationship with the faculty (p=0.027), felt they received less faculty support (p=0.002), and were significantly more dissatisfied in the job (p=0.037). Men were more stressed about a heavy workload than women (p=0.001). CONCLUSION: Gender was significantly related to the demographics, experience, perceptions of the skills and abilities required for job performance, time management and job satisfaction for pediatric dentistry department chairs in American and Canadian institutions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».