Longitudinal trends of "manels" and gender representation at the ASCO Genitourinary Cancers Symposium.
Notice bibliographique
Résumé
2 Background: Gender disparity in academic medicine has been a longstanding issue. Efforts have been made to recognize this imbalance and increase inclusivity. Despite this, a recent study examining the prevalence of all-male panels (“manels”) found that female faculty are significantly underrepresented at urology meetings, and nearly two-thirds of the sessions were manels. Therefore, we aimed to investigate the prevalence and longitudinal trends of manels and gender representation across genitourinary oncology disciplines at the ASCO Genitourinary Cancers Symposium (GU ASCO). Methods: GU ASCO online programs from 2018-2021 were used to obtain faculty information. Data collected included perceived gender, medical specialty, and panel role (chair/moderator vs. non-chair/non-moderator). For year 2021, additional data about the panelists, including the number of publications, H-index, citations, and academic rank, was collected. The primary outcomes were the percentage of manels and proportion of female panelists over time. Additionally, female representation among chair/moderators and specialties were evaluated. Results: Among 83 sessions involving 317 faculty members, 227 (71.6%) were males (p<0.001), and 28 panel sessions (33.7%) were manels. Between 2018 and 2020, there was a decrease in the prevalence of manels from 45% to 21.7%, but in 2021, it rose to 32.0%. The proportion of female panel members increased over time from 17.1% in 2018 to 35.7% in 2021 (p=0.012). The role of chair/moderator was predominantly represented by males (67.2%, p<0.001). The proportion of male panelists was particularly high in urology (91.2%, p<0.001) and radiation oncology (81.8%, p=0.002) compared to medical oncology (54.6%). In 2021, male speakers held higher academic rank (i.e. professor, associate, assistant) (p=0.020) and had a greater number of publications (p=0.003), H-index (p=0.009), citations (p=0.014) than females (Table). Conclusions: Over time, the number of female panelists increased with a corresponding decrease in proportion of manels, with the exception of 2021. Future studies that include data on meeting participant demographics will provide insight on whether panelists are over/under-represented in proportion to the audience. While improvements in male and female representation have been made over the years, meeting organizers should strive for representation that reflects a diversity of expertise and perspectives. [Table: see text]
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».