Representation of women on editorial boards of ophthalmology journals: protocol for a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There is a notable under-representation of women in leadership positions in ophthalmology despite the increasing number of women as ophthalmologists. Gender inequality in editorial boards of ophthalmology journals has not been investigated on a global scale. This study will aim to evaluate the representation of women as editorial board members in ophthalmology journals across different regions, journal subspecialties and impact factors. Methods and analysis This will be a cross-sectional study describing the gender composition of editorial boards in ophthalmology journals globally. Ulrich’s Periodicals Directory and SCImago Journal & Country Rank will be used to comprehensively identify journals indexed with the keyword, ‘ophthalmology’. All journals with active websites and lists of editorial boards will be included. Journals will be categorised according to the World Bank’s 2021 classification of countries by income and region, and classified into ophthalmology subspecialties based on publication scope. Impact factors will be obtained from Journal Citation Reports. The gender and academic degrees of each editorial board member will be determined based on journal profiles, institutional websites or name query feature on an online interface. The research impact of each editorial board member will be ascertained from the author records on Web of Science. The gender proportion will be presented for all journals combined, and then for journals grouped by regions, subspecialties and impact factors. Editorial board member characteristics including academic degrees and research productivity measures will be compared between men and women. These comparisons will be made using the χ 2 test for categorical variables and the independent samples t-test for continuous variables. Ethics and dissemination This study did not require research ethics approval given the use of publicly available data and lack of human subjects. The results will be presented at scientific meetings and published in peer-reviewed journals.
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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 | 0,042 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,012 |
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 ».