Sex Disparity Among Canadian Cardiologists in Academic Medicine: Differences in Scholarly Productivity and Academic Rank
Notice bibliographique
Résumé
Background Women remain relatively underrepresented in all subspecialties of academic medicine. While sex disparity is prevalent in a number of specialties, the association between academic productivity and sex in academic cardiology has not been assessed in the Canadian context. Methods Academic faculty of accredited Canadian Resident Matching Service (CaRMS) programs were included from cardiology division websites across 17 universities. Cardiology faculty members' names, academic ranks, leadership positions, and sex were obtained from each institutions' website. The Elsevier database Scopus© was used to extract the Hirsch index (H-index), years of active research, and number of publications of each faculty member. The H-index was used as a metric of academic output and research productivity. Univariate regression was run with the H-Index as the outcome of interest, and multiple linear regression analysis was used to determine factors associated with higher H-index. Results Sex was identified for 1,040 members, of whom 836 (80%) were male. Male members had higher numbers of publications (p <0.001). There was a trend for males in a leadership position to have a higher H-index (p = 0.07). Median H-index was lower for women (p = 0.02). Males across assistant and associate professor ranks had a higher H-index. Women achieving professor rank demonstrated greater productivity with a higher median H-index (p = 0.002). Conclusions There is a prevalent sex gap in academic cardiology with regard to scholarly productivity and academic achievement. Factors that may help narrow the sex gap need to be identified and corrective measures implemented to enhance sex equity.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».