Gender Representation Among Major Plastic Surgery Society Achievement Award Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Professional achievement awards are an important factor in recruitment, promotion, and faculty review within academic institutions. Studies have shown that subconscious, gender-based assumptions of individuals and their work in traditionally male-dominated fields lead to more positive evaluations of men than women, a phenomenon present among scientific and medical award committees. This study examined gender representation among recipients of major North American plastic surgery society awards over the last 50 years. Methods: Recipient lists of major achievement awards bestowed by ten American and Canadian plastic surgery societies between 1970 and 2020 were accessed online or by direct contact with the society. Awardee gender, institution affiliation, graduation year, fellowship status, and additional major awards received were recorded. Comparisons were made between gender representation among society presidents, board membership, general society memberships, attending physicians, and plastic surgery residency enrolment. Results: Thirty-two major awards given by ten plastic surgery societies were included. Six hundred and twenty-five awards were conferred, of which 47 recipients were female (7.5%). Of the 121 individuals that received multiple major awards, 8 were female. Two-thirds of female awardees (72%) were clinical plastic surgeons and the remainder were scientists. Over the past 50 years, there has been a gradual increase in the proportion of female award winners. Conclusions: Despite a gradual increase in the proportion of female awardees in major plastic surgery societies, female plastic surgeons remain underrepresented among awardees, with less than 10% of major awards conferred to females.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,006 | 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 ».