Sex differences in authorship in cardiothoracic surgery during the early coronavirus disease 2019 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic negatively impacted cardiothoracic (CT) surgery, with changes in clinical, academic, and personal responsibilities. We hypothesized that the pandemic may disproportionately impact female academic CT surgeons, accentuating preexisting sex disparities. This study assessed sex differences in authorship of 2 major CT surgery journals during the early part of the COVID-19 pandemic. Methods: between April and August of 2019 and the same period in 2020 were reviewed. Article type and author characteristics were obtained from the journals. Author sex was predicted using a validated multinational database (Genderize.io) and verified with authors' institutional and public professional profiles. Results: In total, 1106 submissions were accepted during the 2019 period, whereas 900 articles (18.6% decrease) were accepted during the same period in 2020. Original research articles comprised 33.3% of the 2019 articles but only 4.9% of the 2020 articles. Female authors contributed to 39.3% (23.1% original research and 16.2% nonoriginal articles) and 29.4% (3.3% original research and 26.1% nonoriginal articles) of articles during the 2019 and 2020 periods, respectively. This represents a marked change in the type of articles that female authors contributed to. Conclusions: Early on during the COVID-19 pandemic, the type of articles accepted, and authorship demographic changed. There was a decrease in contribution of female-authored CT surgery articles submitted to both journals, especially for original research. Future research will elucidate the long-term impact of the pandemic on sex disparities in academic productivity.
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».