Geography, gender, and collaboration trends among global health authors
Notice bibliographique
Résumé
Background Imbalances in global health authorship have previously been documented, but the extent of the problem has yet to be examined longitudinally across many journals. This paper investigates the gender (2002-2020) and geographic distribution (2014-2020) of authors publishing in peer-reviewed global health journals. We also examined the amount of global health research collaboration among different income groups and continents. Methods This cohort study analyzes articles published in 46 peer-reviewed global health journals. Gender-API assigned genders to 190,809 individuals who authored a combined 33,854 articles. The country affiliations of authors were categorized by continent and World Bank income groups. Descriptive analyses were conducted to assess collaboration between first and last authors belonging to different World Bank income groups and continents. Findings Women made up 39.3% of global health authors, and there was a statistically significant increase in the proportion of women authors between 2002 and 2020. The proportion of all global health authors who are women was highest in high income countries (45.9%) and lowest in low income countries (28.2%). Authors from middle income countries comprised of an increasing proportion of global health authors between 2014 and 2020. For articles with multiple authors, 16.0% and 24.1% have first and last authors from different income groups and continents, respectively. Conclusions While women and LMIC researchers are increasingly represented in global health publications, authorship gaps continue to persist. More research on structural determinants is necessary to elucidate how we improve authorship equity and support underrepresented global health expertise.
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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 | 0,006 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».