Gender representation in leadership & research: A 13-year review of the Annual Canadian Society of Otolaryngology Meetings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The gender disparity in surgical disciplines, specifically in speakers across North American medical and surgical specialty conferences, has been highlighted in recent literature. Improving gender diversity at society meetings and panels may provide many benefits. Our aim was to determine the state of gender diversity amongst presenters and speakers at the annual Canadian Society of Otolaryngology-Head and Neck Surgery (CSO) meetings. METHODS: Scientific programs for the CSO annual meetings from 2008 to 2020 were obtained from the national society website. Participant name, role, gender, location, and subspecialty topic were recorded for all roles other than poster presenter. Gender (male or female) was determined using an online search. The total number of opportunity spots and proportion of women was then calculated. Gender differences were analyzed using chi-square test and logistic regression with odds ratios. Four categories were analyzed: Society Leadership, Invited Speaker Opportunities, Workshop Composition (male-only panels or "manels", female-only panels, or with at least one female speaker), and Oral Paper Presenters (first authors). RESULTS: There were 1874 leadership opportunity spots from 2008 to 2020, of which 18.6% were filled by women. Among elected leadership positions in the society, only 92 unique women filled 738 leadership opportunity spots. 13.2% of workshop chairs, 20.8% of panelists and 22.7% of paper session chairs were female. There was an overall increase in the proportion of leadership positions held by women, from 13.9% of leadership spots in 2008 to 30.1% in 2020. Of the 368 workshops, 61.1% were led by men only, 36.4% by at least 1 female surgeon, and 2.5% by women only. "Manels" have comprised at least 37.5% of workshops each year. CONCLUSIONS: The proportion of women in speaking roles at the annual CSO meetings has generally increased over time, particularly among panelists, leading to fewer male-only speaking panels. However, there has been a slower rate of growth in the proportion of unique women in speaker roles. There remains an opportunity to increase gender/sex diversity at the major Canadian otolaryngology meeting.
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 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 | 0,022 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».