Gender disparity between authors in leading medical journals during the COVID-19 pandemic: a cross-sectional review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Evaluate gender differences in authorship of COVID-19 articles in high-impact medical journals compared with other topics. DESIGN: Cross-sectional review. DATA SOURCES: Medline database. ELIGIBILITY CRITERIA: Articles published from 1 January to 31 December 2020 in the seven leading general medical journals by impact factor. Article types included primary research, reviews, editorials and commentaries. DATA EXTRACTION: Key data elements were whether the study topic was related to COVID-19 and names of the principal and the senior authors. A hierarchical approach was used to determine the likely gender of authors. Logistic regression assessed the association of study characteristics, including COVID-19 status, with authors' likely gender; this was quantified using adjusted ORs (aORs). RESULTS: We included 2252 articles, of which 748 (33.2%) were COVID-19-related and 1504 (66.8%) covered other topics. A likely gender was determined for 2138 (94.9%) principal authors and 1890 (83.9%) senior authors. Men were significantly more likely to be both principal (1364 men; 63.8%) and senior (1332 men; 70.5%) authors. COVID-19-related articles were not associated with the odds of men being principal (aOR 0.99; 95% CI 0.81 to 1.21; p=0.89) or senior authors (aOR 0.96; 95% CI 0.78 to 1.19; p=0.71) relative to other topics. Articles with men as senior authors were more likely to have men as principal authors (aOR 1.49; 95% CI 1.21 to 1.83; p<0.001). Men were more likely to author articles reporting original research and those with corresponding authors based outside the USA and Europe. CONCLUSIONS: Women were substantially under-represented as authors among articles in leading medical journals; this was not significantly different for COVID-19-related articles. Study limitations include potential for misclassification bias due to the name-based analysis. Results suggest that barriers to women's authorship in high-impact journals during COVID-19 are not significantly larger than barriers that preceded the pandemic and that are likely to continue beyond it. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020186702.
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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 | 0,013 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».