Gender and ethnic/racial diversity in clinical neuropsychology: Updates from the AACN, NAN, SCN 2020 practice and “salary survey”
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Examination of gender and diversity issues within clinical neuropsychology, using data from the 2020 professional practice and "salary survey." METHODS: Clinical neuropsychologists in the U.S. and Canada were invited to participate in an online survey. The final sample consisted of 1677 doctoral-level practitioners. RESULTS: Approximately, 60% of responding neuropsychologists are women and 53.8% of those women identify as early career psychologists (ECPs). Conversely, a majority of men in the sample are advanced career psychologists (ACPs). Both genders work predominantly in institutions, but more men than women work in private practice. ACP men produce a greater number of peer-reviewed publications and conference presentations. Across all work settings, women earn significantly less than men, and are less satisfied with their incomes. Establishing and maintaining family life is the biggest obstacle to attaining greater income and job satisfaction for both genders. Ethnic/racial minority status was identified in 12.9% of respondents, with 59.2% being ECPs. Job satisfaction and hostility in the workplace vary across ethnic/racial minority groups. Hispanic/Latino(a) and White neuropsychologists report higher incomes, but there were no statistically significant differences between any of the groups. CONCLUSIONS: Income and select practice differences persist between female and male neuropsychologists. There is a slow rate of increased ethnic/racial diversity over time, which is much more apparent among early career practitioners. Trajectories and demographics suggest that the gender income gap is unlikely to be improved by the next survey iteration in 2025, whereas it is very likely that ethnic/racial diversity will continue to increase gradually.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».