Women in Academic Pathology: Pathways to Department Chair
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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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».