Gender Distribution of Faculty Is Strongly Correlated With Resident Gender at Canadian Radiology Residency Programs
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Women are underrepresented in radiology overall, in radiology subspecialties, and in radiology leadership and academic positions. It is unclear why this disparity persists despite greater gender diversification in medicine. We sought to determine if a correlation exists between the proportion of female faculty at an institution, and the proportion of female residents in the associated residency program across Canada. Methods: Faculty gender for each Canadian Diagnostic Imaging Residency Program was obtained through publicly available sources (departmental websites and provincial physician registries) in the fall of 2020. Resident gender data was obtained through a survey emailed to programs following the April 2021 CaRMS match. Data was analyzed using Pearson’s correlation coefficient. Research ethics approval was obtained. Results: Faculty information was available for 15 of the 16 Canadian radiology residency programs (94%) and resident information was obtained for 16 programs (100% response rate). Overall, women accounted for 31.4% of radiologist faculty and 31.9% of radiology residents, with a wide range between institutions (19.5–47.8% for faculty and 13.3%–47.1% for residents). There was a strong positive correlation between the proportion of female faculty and the proportion of female residents within individual programs (r=0.73; R2=0.54; p=0.002). Conclusion: Approximately one third of faculty and residents at Canadian Diagnostic Radiology residency programs were female but there was a wide range across the country with a strong correlation between faculty and resident gender distribution. Further exploration is warranted to determine causes of this correlation including the possible influence of role modeling, mentoring, female-friendly culture, and bias.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».