Sticky Floor and Glass Ceilings in Academic Medicine: Analysis of Race and Gender
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper examines the changes in the representation of women and racial minorities in academic medicine, compares the proportion of minorities in medicine and the general United States (US) population, and discusses potential explanations for observed trends. Methods A retrospective cross-sectional analysis of the Association of American Medical Colleges (AAMC) database was done and used to collect data on the gender and race of physicians in academic medicine. Data was collected for instructors, assistant professors, associate professors, full professors, and chairpersons from 2007 to 2018, and trends were presented. Results White physicians represented most academic physicians at every academic level, peaking in proportion at 82.74% of chairpersons and were lowest at the level of instructor at 59.30%. A similar distribution existed when gender was compared, with men comprising 84.67% of chairpersons and forming the majority at levels of full, associate, and assistant professors. However, most physicians at the level of instructors are women at 55.44%. Conclusions Though women and racial minorities have gained greater representation in academic medicine over the past decade, high-level academic positions are not as accessible to them. Existing efforts of advocacy for women and minority races have proven fruitful over the past decade, but much more work needs to be done.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».