Canadian Gastroenterology Career Pathway Experiences: Exploring the Gender Divide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We aimed to determine the persistence of differential career experiences between male and female gastroenterologists in Canada >20 years after they were first noted in the literature. Methods A 51-question mixed-methods survey was developed focusing on personal, professional and financial characteristics. The survey was disseminated via email and fax to practicing gastroenterologists using provincial college registries and the Canadian Association of Gastroenterology. Numerical data were analyzed using the chi-square test. Qualitative thematic analysis was conducted for short answer responses. Findings There were a total of 114 responses (17% response rate) with 35% female respondents. Mean age was 49 years for males and 41 years for females (P = 0.001). Clinical practice types included general GI (63%), urban (82%) and academic (51%). Males reported more endoscopy time (P = 0.001) versus females who spent more time on research (P < 0.001). Men were more likely to be married (P = 0.011), but women were more likely to be responsible for childcare (P = 0.016). Women were more likely to choose between marriage and career and more chose marriage compared to men (P = 0.045). Males earned >$100,000/year higher income than females even when offset by age and work hours (P = 0.048). A salary >$600,000 was reported by 32% of men, compared to 3% of women. Female gastroenterologists reported less mentorship during GI training, challenging relationships with support staff, reduced promotion opportunity, more difficulty publishing and having their competency challenged. Interpretation Compared to previous data, there has not been significant gender-related progress in the past two decades regarding female gastroenterologists’ clinical practices, remuneration and work-life balance.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».