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Enregistrement W4292664294 · doi:10.34197/ats-scholar.2022-0004oc

Gendered Language in Letters of Recommendation for Applicants to Pulmonary Critical Care Fellowships

2022· article· en· W4292664294 sur OpenAlexaff
Elizabeth M. Viglianti, Virginia Sheffield, Irada Choudhuri, Rebecca Goldberg, Alexandra Adorno Vita, Kaitland M. Byrd, Andrea L. Oliverio

Notice bibliographique

RevueATS Scholar · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy Research
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésDemographicsMedicineConfidence intervalFamily medicineDemographyPsychologyInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Previous work has demonstrated letters of recommendation for women in academic medicine are shorter and emphasize communal traits over grindstone or agentic traits. Objective To determine if there are sex-based differences in letters of recommendation written for applicants applying to pulmonary critical care medicine fellowships and if the sex of the letter writer impacts these differences. Methods All fellowship applications submitted to a pulmonary critical care medicine fellowship program in 2020 were included in this study. The applicant demographics and self-reported accomplishments were extracted from their application. The sex of letter writers was identified through public online searches. Word count and language differences in the letters of recommendation were analyzed for each applicant using the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC2015) program. Multivariable linear regressions were performed controlling for applicant characteristics to identify if applicant sex was associated with total word counts and total agentic word counts. Results Of the 529 complete applications, 2,024 letters of recommendation were reviewed. A majority of the applicants (70%, n = 370/530) and letter writers (75%, n = 1,515/2,024) were male. When adjusting for applicant demographic and accomplishments, female applicants had longer letters of recommendation (30.91 words longer, 95% confidence interval [CI], 1.53–60.29; P = 0.04) and more supportive letters (3.27 words longer, 95% CI, 1.59–4.95; P < 0.01) as compared with male applicants. Female letter writers wrote longer and more supportive letters than male letter writers, and this difference was greatest for female applicants. Conclusion Female applicants received longer and more supportive letters of recommendation. Further work is needed to understand if this finding is the beginning of a change in the letters of recommendation for female applicants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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