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Enregistrement W4295066884 · doi:10.7759/cureus.28982

Gender Differences Among Academic Radiation Oncology National Institutes of Health (NIH) Funding Recipients

2022· article· en· W4295066884 sur OpenAlexaff
George Mutwiri, Roshini Kulanthaivelu, Joanna Yuen, Mehwish Hussain, Marc Jutras, Curtiland Deville, Reshma Jagsi, Faisal Khosa

Notice bibliographique

RevueCureus · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Association of Nurses in OncologyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiation oncologyScopusFamily medicineDemographicsGrant fundingMedical educationInternal medicineOncologyLibrary scienceMEDLINEDemographyRadiation therapyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of our study was to evaluate National Institutes of Health (NIH) funding recipients between 2016 and 2019 to determine if there was an association between gender, research productivity, academic rank, leadership positions, and post-graduate awards. Materials and Methods The NIH Research Portfolio Online Reporting Tools Expenditure and Results (RePORTER) website was used to retrieve data for grants in Radiation Oncology from 2016-2019. Demographics and profiles of awardees were retrieved from institutional websites, LinkedIn, and Doximity. Publication metrics were collected through the Scopus database. Mann-Whitney U tests and chi-square analyses were performed to compare and determine associations between gender and other variables. Results Three hundred and forty radiation oncology principal investigators (PIs) were included in this study, of whom 76% were men. Of the 776 total NIH grants awarded, 62% of the grants had a sole male PI and 1% had two or more PIs in which the contact PI and co-PI were women. Between the genders of PIs in this sample, there was no significant difference in highest academic rank, leadership positions (i.e., chair, director, founder, president, and other), and post-graduate honors and awards. Total publications, years of active research, h-index, and m-index were higher amongst men in the professor category but were largely similar between genders in the associate and assistant professor categories. Conclusions The results demonstrate that most NIH grants in radiation oncology were awarded to men. Strategies that increase women in radiation oncology (RO), as well as those that increase NIH grants amongst women may also increase the prevalence of women in senior academic ranks and leadership positions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,228 · 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
DomaineIncitatifs
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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