Gender associations with selection into Australian Orthopaedic Surgical Training: 2007–2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Communities have better health outcomes when their clinicians reflect the diversity of the communities they serve. More than 50% of Australian medical school graduates are female, yet women represent less than 5% of Australian orthopaedic surgeons. Selection into orthopaedic surgical training in Australia is an annual, nation-wide process, based on curriculum vitae (CV), referee reports and performance in multiple mini-interviews (MMI). The influence of applicant gender on these selection scores was examined. METHODS: The CV, referee reports and MMI scores used for selection for each year from 2007 to 2019 were analysed from the perspective of the applicant's gender. RESULTS: Over the years of the study, male applicants had higher CV scores and referee report scores, which determined the gender proportions invited to interview. By contrast, the interview process and selection from interview did not demonstrate a gender association. CONCLUSION: We describe the impact of selection tools, utilized over the past 13 years, on the gender diversity of trainees commencing orthopaedic surgery training in Australia. Leaders in postgraduate training should examine commonly used selection procedures to identify and reduce the unconscious biases that may affect their performance and value.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».