Ways to get a more balanced gender representation in addiction journals’ management and workforce
Notice bibliographique
Résumé
Although the scientific community, particularly academic publishing, claims to be gender-neutral and based on meritocracy, it mirrors other parts of modern society, wherein residual gender imbalances and implicit and explicit gender biases are reproduced. In this report, we address gender imbalances (in particular, the overrepresentation of men) in the editorial workforce of academic journals as barriers to women's promotion and career progression in addiction science. We also consider potential gender-related elements and biases in the peer-review and editorial decision-making processes, which may result in women's lower publication rates, thereby creating another gender-related barrier to women's promotion, career progression and academic recognition. Establishing a more balanced gender representation in addiction publishing will require the adoption of the SAGER guidelines and the development of Gender Equality Plans for addiction specialty journals. Finally, although our focus concerns gender, the organisational mechanisms identified here also affect other types of heterogeneity and intersectional thinking.
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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 | 0,162 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,024 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».