Gender leadership in gynecologic oncology professional societies worldwide
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aim to study gender representation among the different national gynecologic oncology (GO) societies' presidents over the past decade. METHODS: A cross-sectional study examining the period 2013-2022. The leadership positions in 11 GO societies in the USA (SGO), internationally (IGCS), Europe (ESGO), Australia (ASGO), Israel (ISGO), Japan (JSGO), Asia-Oceania (AOGIN), India (INSGO), Latin America (SLAGO), South Africa (SASGO), and Turkey (TRSGO) was studied. The proportion of leadership positions held by women was calculated and trends were evaluated. RESULTS: Overall, the average rate of women's representation during the study period was 26.4%, and for the different organizations was: SASGO 70.0%, SGO 50.0%, ESGO 40.0%, ASGO 30.0%, INSGO 30.0%, and IGCS, ISGO, and SLAGO 20.0% each, TRSGO 10%, and no representation of women in JSGO and AOGIN. There was a significant decrease from 2013 to 2016 (63.6% to 9.1%) (P = 0.009) in women's representation as presidents of societies. From 2017 to 2022, there was no difference in women's representation (ranging from 9.1% to 36.4%) (P = 0.13). CONCLUSIONS: This study demonstrates that women are significantly under-represented in leadership positions in GO professional societies; however, in South Africa and the USA their representation in the last decade was close to equality.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».