Gender Differences Among Academic Radiation Oncology National Institutes of Health (NIH) Funding Recipients
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».