Gender disparity in academic orthopedic programs in Canada: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> The majority of the literature on gender disparity in orthopedic surgery is from the United States; the Canadian perspective is lacking. The objective of this study was to determine the representation of women faculty members and the proportion of women faculty in published leadership positions in academic orthopedic divisions and departments across Canada. <h3>Methods:</h3> In this cross-sectional study, we used a Web-based search strategy to identify faculty listings for all 17 academic orthopedic programs affiliated with the Association of Faculties of Medicine of Canada for the 2018/19 academic year. For each faculty member identified, we determined gender (man or woman), professorial rank and leadership positions. We compared regional gender differences among 3 groups: schools in eastern Canada and Quebec (6), Ontario (6) and western Canada (5). Gender comparisons were made for all variables of interest. <h3>Results:</h3> We identified 809 orthopedic surgeons at the 17 Canadian academic institutions, of whom 96 (11.9%) were women. In eastern Canada and Quebec, 16.2% of the faculty were women, significantly above the national average (<i>p</i> = 0.03). The corresponding values for Ontario and western Canada were 8.9% (<i>p</i> = 0.1) and 11.4% (<i>p</i> = 0.7). There were no significant differences in the proportions of women and men at lower levels of promotion, but significantly more men than women had attained full professorship (65 [9%] v. 1 [1%], <i>p</i> = 0.002). Women surgeons were not represented in leadership roles or within faculty roles of distinction. <h3>Conclusion:</h3> In 2018/19, women orthopedic surgeons were underrepresented in faculty positions across academic orthopedic training programs in Canada, and were disproportionately underrepresented in promoted academic faculty roles and leadership positions. These data can be used to review and educate on equity in hiring and promotion, as well as to foster mentorship and transition planning.
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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 | 0,006 | 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 | 0,001 |
| 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 ».