Gender Authorship Trends in the Ophthalmic Plastic and Reconstructive Surgery Literature
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».