Women in Academic Pathology: Pathways to Department Chair
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Association of Pathology Chairs, an organization of American and Canadian academic pathology departments, has a record percent of women department chairs in its ranks (31%), although still not representative of the percent of women pathology faculty (43%). These women chairs were surveyed to determine what had impeded and what had facilitated their academic advancement before becoming chairs. The 2 most frequently identified impediments to their career advancement were heavy clinical loads and the lack of time, training, and/or funding to pursue research. Related to the second impediment, only one respondent became chair of a department which was in a top 25 National Institutes of Health-sponsored research medical school. Eighty-nine percent of respondents said that they had experienced gender bias during their careers in pathology, and 31% identified gender bias as an important impediment to advancement. The top facilitator of career advancement before becoming chairs was a supportive family. Strikingly, 98% of respondents have a spouse or partner, 75% have children, and 38% had children younger than 18 when becoming chairs. Additional top facilitators were opportunities to attend national meetings and opportunities to participate in leadership. Previous leadership experiences included directing a clinical service, a residency training program, and/or a medical student education program. These results suggest important ways to increase the success of women in academic pathology and increasing the percent of women department chairs, including supporting a family life and providing time, encouragement and resources for research, attending national meetings, and taking on departmental leadership positions.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle