Gender issues in fundamental physics: Strumia's bibliometric analysis fails to account for key confounders and confuses correlation with causation
Notice bibliographique
Résumé
Alessandro Strumia recently published a survey of gender differences in publications and citations in high-energy physics (HEP). In addition to providing full access to the data, code, and methodology, Strumia (2020) systematically describes and accounts for gender differences in HEP citation networks. His analysis points both to ongoing difficulties in attracting women to high-energy physics and an encouraging-though slow-trend in improvement. Unfortunately, however, the time and effort Strumia (2020) devoted to collating and quantifying the data are not matched by a similar rigour in interpreting the results. To support his conclusions, he selectively cites available literature and fails to adequately adjust for a range of confounding factors. For example, his analyses do not consider how unobserved factors - e.g., a tendency to overcite well-known authors-drive a wedge between quality and citations and correlate with author gender. He also fails to take into account many structural and non-structural factors - including, but not limited to, direct discrimination and the expectations women form (and actions they take) in response to it-that undoubtedly lead to gender differences in productivity. We therefore believe that a number of Strumia's conclusions are not supported by his analysis. Indeed, we re-analyse a subsample of solo-authored papers from his data, adjusting for year and journal of publication, authors' research age and their lifetime "fame". Our re-analysis suggests that female-authored papers are actually cited more than male-authored papers. This finding is inconsistent with the "greater male variability" hypothesis Strumia (2020) proposes to explain many of his results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».