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Enregistrement W4294489051 · doi:10.1136/gutjnl-2022-iddf.159

IDDF2022-ABS-0056 Authorship diversity in gastroenterology-related cochrane systematic reviews: inequities in global representation

2022· article· en· W4294489051 sur OpenAlexaboutno aff
Arkadeep Dhali, Christopher D’Souza, Jyotirmoy Biswas, Roger B Rathna, Sukanta Ray

Notice bibliographique

RevueClinical Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Systematic reviewRepresentation (politics)MathematicsComputer scienceMedicineSociologyMEDLINEPolitical scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cochrane systematic reviews are amongst the highest quality of evidence available, thereby, its conclusions often impact policy and practice globally. This study sought to determine the gender and country diversity in authorship representation in the authorship of Gastroenterology-related Cochrane systematic reviews. Methods We searched and extracted data from the Cochrane Library on 23 April 2022 using ‘topic: Gastroenterology’, and included published reviews, protocols, and withdrawn publications. We extracted authors’ details and searched online to determine their gender, attempting to capture at least one webpage demonstrating it. Authors whose gender could not be ascertained were excluded from gender-based analyses. For graphical representation, we used a chloropleth-style map. Results One hundred and six publications with a total of 545 authors were included in the current study. The leading five represented nations (IDDF2022-ABS-0056 Figure 1. Chloropleth style map showing nation wise author contribution in gastroenterology related Cochrane systematic reviews) in authorship were Canada (n=195,35.9%), United Kingdom (n=119,21.9%), Chile (n=69,12.7%), Germany (n=42,7.7%), and United States of America (n=30,5.5%). First authors were mostly represented by Canada (n=41,38.6%), followed by United Kingdom (n=26,24.5%), Chile (n=14,13.2%), Germany (n=6,5.6%), and Denmark (n=6,5.6%). India is the only country among all the low and low-middle-income countries which had authorship representation and constituted 1.1% (n=6) of all the authors. Male (n=381) to female (n=168) ratio in this study was 2.26:1 (IDDF2022-ABS-0056 Figure 2. Bar chart demonstrating gender representation in authorship). There were 78 (73.6%) male and 28 (26.4%) female first authors. Women (n=22) constituted 20.8% of all the corresponding authors. Thirty-nine (36.7%) studies had no female representation in any lead author (corresponding or first author) position. Twenty (18.8%) studies didn’t have any female authors at all. Conclusions Authors from high-income countries continue to be the largest contributors to Cochrane systematic reviews in Gastroenterology, a source of one of the highest quality evidence. There is extremely poor participation/representation of authors from low and low-middle-income countries. Gender bias is also noted, with women poorly represented both as contributors as well as lead authors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,275
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,275
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0360,059
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3990,106

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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