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Enregistrement W3183572221 · doi:10.1097/iop.0000000000002013

Gender Authorship Trends in the Ophthalmic Plastic and Reconstructive Surgery Literature

2021· article· en· W3183572221 sur OpenAlexaff
Kalla A. Gervasio, Bonnie A. Sklar, Anne Xuan-Lan Nguyen, Albert Y. Wu

Notice bibliographique

RevueOphthalmic Plastic and Reconstructive Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésMedicineSubspecialtyReconstructive surgeryOrbit (dynamics)OphthalmologySurgeryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Despite increasing numbers of women oculoplastic surgeons, they remain underrepresented within the subspecialty. The purpose of this study was to analyze trends in gender authorship within the field of ophthalmic plastic and reconstructive surgery. METHODS: This retrospective observational study sampled articles published in Ophthalmic Plastic and Reconstructive Surgery (OPRS) and Orbit during the years 1985, 1995, 2005, 2015, and 2020. Data reviewed included article type, total number of authors, and the gender of each article's first and senior author. RESULTS: Nine hundred ninety-nine articles were analyzed, including 701 in OPRS and 298 in Orbit. Of 3,716 total authors, 1,151 (31%) were women, including 297 (29.7%) first authors, and 191 (21.5%) senior authors. Women authorship in OPRS in 1985 (first, 3.9%; senior, 3.3%; all, 3.2%) significantly increased by 2020 (first, 44.6%; senior, 27.9%; all, 42%). Women authorship in Orbit in 1985 (first, 0%; senior, 4.5%; all, 7.4%) also significantly increased by 2020 (first, 43.3%; senior, 34%; all, 42.9%). In a subanalysis of OPRS original investigations alone, women first authorship increased from 3.1% in 1985 to 35.8% in 2020 (p < 0.001) and women senior authorship increased from 4.3% in 1985 to 25% in 2020 (p = 0.001). In a subanalysis of Orbit original investigations alone, women first authorship increased from 0% in 1985 to 65.4% in 2020 (p < 0.001) and women senior authorship increased from 5.3% in 1985 to 42.3% in 2020 (p < 0.001). CONCLUSIONS: Despite a significant increase in women authorship over the past several decades, women remain underrepresented within the oculoplastic literature, particularly in regard to senior authorship. When considering original investigations alone, there has been a significant increase in women first and senior authorship in both OPRS and Orbit.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0230,020
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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