Racial and Gender Profile of Public Health Faculty in the United States of America
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In the context of shifting population demographics in the United States (US), a diverse workforce in the discipline of public health can improve outcomes for various populations through the provision of culturally competent public health policies and corresponding research. This study explored the academic, racial, and gender profile of public health faculty in the USA. Methods In this retrospective cross-sectional analysis, we analyzed the Association of American Medical Colleges (AAMC) annual report of faculty appointments at US medical schools. Descriptive data analysis was performed for chairperson, full professor, associate professor, assistant professor, instructor, and other positions from 2007 to 2018. Results There was a decrease in appointments at all academic ranks from 2007 to 2018 with an absolute change of -239. Overall, most academic positions were occupied by Whites compared to other races, especially in leadership ranks. However, year-by-year analysis showed a gradual decrease in the number of positions held by Whites. Over the last decade, there was a positive trend with a marginally greater number of minorities appointed at academic ranks, specifically Asians. Similarly, no significant change was seen in appointments for Hispanics. Additionally, females occupied a greater number of new positions as compared to their male counterparts except for the higher academic ranks. The data obtained from the AAMC were voluntarily reported and thus may not provide a complete picture of medical faculty in academic medicine. Conclusion Women have shown progress in public health faculty positions during our 12-year study period. However, racial and gender incongruity still exists at higher academic ranks and leadership positions. Further research is warranted to explore factors influencing faculty appointment and promotion, and strategies to reduce inequities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».