The mirage of scientific productivity and how women are left behind: the Colombian case
Notice bibliographique
Résumé
Equity, diversity and inclusion (EDI) in the workforce are paramount for the betterment of the scientific endeavor. Colombia is a country with great scientific potential, but also multiple long-lasting socioeconomical difficulties. Here, we provide a quantitative analysis of the temporal trajectories of gender parity in scientific publishing in Colombia. Data was dissected based on education level, researcher’s rank and research area, in order to elucidate differential patterns of scientific publishing. We controlled for gender-based differences in number of researchers by quantifying per capita scientific productivity. Our results show widespread gender disparity in scientific publishing persistent across time. Gender-based differences in per capita scientific publishing indicate that gender disparity persists even after controlling for differences in the number of researchers. Temporal trajectories revealed a decrease in women publishing in the medical sciences and a widening of the per capita publishing gender gap. Women senior researchers and women researchers with doctoral degrees had the lowest publishing participation within their group, suggesting access to postgraduate education or entering the workforce in themselves do not prevent women from being underrepresented. We highlight the need to understand the problem of underrepresentation in science and possible ways to address it beyond increasing the number of women researchers.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,057 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».