Representation of Women in Canadian Radiation Oncology Trainees and Radiation Oncologists: Progress or Regress?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The study objective was to determine the representation of women in Canadian radiation oncology (RO) trainees and the radiation oncologist workforce over time. Methods and Materials: Gender data for Canadian RO trainees (residents and fellows) and radiation oncologists were collected from the Canadian Post-MD Education Registry (1994-2021) and Canadian Medical Association (1994-2019). Visa trainees were excluded. Gender parity was defined as a 1:1 female-to-male ratio. Descriptive statistics were used to summarize the data. Results: = .011). Gender parity was observed in RO trainees between 2012 and 2016. The annual number of RO trainees ranged from 66 to 173 with 2 near-parallel periods of gender-associated growth (1994-1996; 2002-2008) and regression (1997-2001; 2009-2016) followed by gender divergence (2017-2021) with increasing male and decreasing female trainees. Nearly all Canadian regions, except Ontario, reached 50% or higher female representation in RO trainees during the study period. In the radiation oncologist workforce, female representation increased from 20% (54/271) to 37% (217/582) between 1994 and 2019, and all regions and age groups demonstrated higher female representation over time. Within radiation oncologist subgroups, age <35 years old and Quebec region cohorts reached gender parity. Conclusions: Representation of women varied in Canadian RO trainees and has fallen since 2014, whereas female representation generally increased in the radiation oncologist workforce over time. Gender parity was observed in RO trainees, radiation oncologists <35 years old, and radiation oncologists in Quebec. Recent declining female representation among RO trainees is worrisome, and further study is warranted to identify potential gender-based barriers in attracting women to the specialty.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».