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Enregistrement W3159605412 · doi:10.7759/cureus.14644

Gender Disparity in Grants and Awards at the National Institute of Health

2021· article· en· W3159605412 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCureus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineCareer developmentMedical educationPortfolioGrant fundingLibrary sciencePolitical sciencePublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The National Institute of Health (NIH) supports the academic career of scientists across the United States (U.S.). It promotes and sponsors scientists in conducting wide-ranging clinical and basic science research. Depending on the duration, research type, and budget, there are various types of grants awarded by NIH. Despite considerable advancement in biomedical sciences, female researchers remain underrepresented in obtaining NIH funding. Through this study, we aim to highlight the gender trends in NIH funding and grants. By doing this, we aim to facilitate effective future policymaking to help achieve gender parity in NIH grants and awards. Methods The data were obtained from the NIH Research Portfolio Online Reporting Tool (RePORT). The extracted data by gender were tabulated showing percentages of females as Research Grant Investigators, Research Career Development Award Recipients and Kirschstein-National Research Service Award (NRSA) Trainees and Fellows, recipients of Research Grants, Research Project Grants (RPGs), and R01 equivalent grants including types 1 or 2, over two decades (1999-2019). Absolute percentage change was also calculated and included in the tables. Results The percentage of females as NIH Research Grant Investigators has increased at centers, research centers as well as for RPGs and Small Business Innovation Research and Small Business Technology Transfer (SBIR/STTR) programs. For Research Career Development Award Recipients and Kirschstein-NRSA Trainees and Fellows, the proportion of female pre-doctoral institutional trainees, post-doctoral fellows, post-doctoral institutional trainees, mentored research career awardees, and other research career awardees have steadily increased. However, there was a decrease in the percentage of female pre-doctoral fellow awardees. The percentage of females receiving all RPGs, R01-New (type 1) and R01-Renewal (type 2) grants has also decreased. Conclusion Despite an overall increase in the percentage of female researchers successfully receiving NIH grants and awards, they continue to lag compared to their male counterparts. With the increasing number of female doctoral graduates, it is imperative to address this disparity in NIH funding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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