Canadian Radiology Gender Pay Gap-Reality or Myth?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Prior studies on Canadian physicians’ income have demonstrated a gender pay gap (GPG); however, there is a paucity of data in the Radiology specialty. A cross-sectional study was conducted to determine if practicing Canadian radiologists’ self-reported income is related to gender, controlling for demographic and work variables. Methods: English and French online surveys were distributed by email and social media to radiologists and trainees (May–July 2021). The association between Gender (controlling for Ethnicity variables, Region, having Children, Full-/Part-Time work, and Academic position) and Self-Reported Income was examined using chi-square tests. Pearson correlations examined relationships between opinion variables. Analyses were conducted using SPSS V28.0. A priori significance was P < .05. Study had ethics approval. Results: Four hundred and fifty-four practicing Canadian radiologists responded. Majority were women (51.2%, n = 227), a non-visible Minority (71.7%, n = 317), and from Western Provinces (67.8%, n = 308). Significant relationship was established between Self-Reported Income and Gender (χ2 = 10.44, df = 2, P < .05). More men (70.6%, n = 120) than women (56.4%, n = 110), reported income “greater than $500 000”; fewer men (20.6%, n = 35) than women (35.9%, n = 70) reported “$300 000-$500 000”; a similar percent of men (8.8%, n = 15) and women (7.7%, n = 15) reported “less than $300 000.” No relationship was found between self-reported income and gender for ethnicity variables, those without children, part-time, or non-academic radiologists. The opinion “Addressing the GPG is important” correlated to “Canadian Association of Radiologists should collect demographic data” (r = 0.63). Responses were low for ethnic minorities and non-western provinces. Conclusion: Our results suggest a GPG exists in Canadian radiology and is an important first step for future studies.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».