Non-White scientists appear on fewer editorial boards, spend more time under review, and receive fewer citations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Disparities continue to pose major challenges in various aspects of science. One such aspect is editorial board composition, which has been shown to exhibit racial and geographical disparities. However, the literature on this subject lacks longitudinal studies quantifying the degree to which the racial composition of editors reflects that of scientists. Other aspects that may exhibit racial disparities include the time spent between the submission and acceptance of a manuscript and the number of citations a paper receives relative to textually similar papers, but these have not been studied to date. To fill this gap, we compile a dataset of 1,000,000 papers published between 2001 and 2020 by six publishers, while identifying the handling editor of each paper. Using this dataset, we show that most countries in Asia, Africa, and South America (where the majority of the population is ethnically non-White) have fewer editors than would be expected based on their share of authorship. Focusing on US-based scientists reveals Black as the most underrepresented race. In terms of acceptance delay, we find, again, that papers from Asia, Africa, and South America spend more time compared to other papers published in the same journal and the same year. Regression analysis of US-based papers reveals that Black authors suffer from the greatest delay. Finally, by analyzing citation rates of US-based papers, we find that Black and Hispanic scientists receive significantly fewer citations compared to White ones doing similar research. Taken together, these findings highlight significant challenges facing non-White scientists.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle