MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380047782 · doi:10.1177/22925503231175483

Gender Representation Among Major Plastic Surgery Society Achievement Award Recipients

2023· article· en· W4380047782 sur OpenAlexafffundabout
Tiffany Ni, Urška Čebron, Kevin J. Zuo, Stephanie Stefaniuk, Laura M. Snell, Jana Dengler

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésGraduation (instrument)Promotion (chess)Representation (politics)Plastic surgeryMedicineGerontologyPsychologyFamily medicineMedical educationDemographyPolitical scienceSurgerySociologyLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlastic SurgeryMême sujetDiversity and Career in MedicineTravaux en français237 207