Exploring female otolaryngologists’ experiences with gender bias and microaggressions: A cross sectional Canadian survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gender bias is behavior that shows favoritism towards one gender over another. Microaggressions are defined as subtle, often unconscious, discriminatory, or insulting actions that communicate demeaning or negative attitudes. Our objective was to explore how female otolaryngologists experience gender bias and microaggressions in the workplace. METHODS: Anonymous web-based cross-sectional Canadian survey was distributed to all female otolaryngologists (attendings and trainees) using the Dillman's Tailored Design Method from July to August of 2021. Quantitative survey included demographic data, validated 44-item Sexist Microaggressions Experiences and Stress Scale (MESS) and validated 10-item General Self-efficacy scale (GSES). Statistical analysis included descriptive and bivariate analysis. RESULTS: Sixty out of 200 participants (30% response rate) completed the survey (mean age 37 ± 8.3 years, 55.0% white, 41.7% trainee, 50% fellowship-trained, 50% with children, mean 9.2 ± 7.4 years of practice). Participants scored mild to moderate on the Sexist MESS-Frequency (mean ± standard deviation) 55.8 ± 24.2 (42.3% ± 18.3%), Severity 46.0 ± 23.9 (34.8% ± 18.1%), Total 104.5 ± 43.7 (39.6% ± 16.6%) and high on GSES (32.7 ± 5.7). Sexist MESS score was not associated with age, ethnicity, fellowship-training, having children, years of practice, or GSES. In the sexual objectification domain, trainees had higher frequency (p = 0.04), severity (p = 0.02) and total MESS (p = 0.02) scores than attendings. CONCLUSIONS: This was the first multicenter, Canada-wide study exploring how female otolaryngologists experience gender bias and microaggressions in the workplace. Female otolaryngologists experience mild to moderate gender bias, but have high self-efficacy to manage this issue. Trainees had more severe and frequent microaggressions than attendings in the sexual objectification domain. Future efforts should help develop strategies for all otolaryngologists to manage these experiences, and thereby improve the culture of inclusiveness and diversity in our specialty.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».