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Enregistrement W4385412836 · doi:10.1177/2325967123s00335

Poster 372: Women in Leadership in Orthopaedic Sports Medicine Societies Throughout the World

2023· article· en· W4385412836 sur OpenAlexaff
Jade Meyers, Victoria K. Ierulli, Laurie A. Hiemstra, Mary K. Mulcahey, Grace Tanguilig

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensBanff Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSports medicineFamily medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The proportion of women in orthopaedic surgery is low compared to other specialties, despite a equal numbers of women and men entering the field of medicine. This gender disparity persists across various aspects of orthopaedic sports medicine. The purpose of this study was to characterize the number of women in leadership positions in orthopaedic sports medicine and arthroscopy societies throughout the world and compare the percentages of women vs men in leadership positions. Methods: Publicly available websites for orthopaedic sports medicine societies throughout the world were evaluated during March 2022. Non-surgical sports medicine societies were excluded, as were societies lacking publicly available leadership information. Data were collected as listed on the websites, and categorized into Board of Directors, Executive Committee, Office, Council (all typically included Presidential line, Vice-President, Treasurer, Secretary, or other specific high-ranking members), and Committee Chairs (excluded general committee members). Results: Of the 46 societies, 16 (34.8%) were in Europe, 10 (21.7%) in Asia, 6 (13.0%) in South America, 5 (10.9%) in North America, 3 in the Middle East (6.5%), 2 in Africa (4.4%), 2 in Australia (4.4%), and 2 were international organizations (4.4%). Four countries had more than one orthopaedic sports medicine society: Argentina, Israel, Australia, and Mexico. As represented by Figure 1, the Board of Directors were comprised of 2.5% women (4/161), the Executive Committees were 7.1% women (11/154), Committee Chairs were 9.4% women (13/138), Officers were 15.8% women (3/19), Councils were 5.9% women (1/17), and Spokespersons were 16.7% women (1/6). For the Board of Directors, North America and Europe led in women representation with 4.0% and 3.8%, South America had 2.0%, and societies from the Middle East and Asia reported no women. Regarding Executive Committee, North America had the most women with 27.8%, and the remaining regions ranged from 0.0-7.9%. For Committee Chairs, both European and International societies had around 8% women in leadership (8.0% and 7.7%, respectively), yet North America had double with 16.7% women. Of the regions reporting Officers, Asia and Europe had similar percentages (16.7% and 18.2%), whereas Australia reported zero women in office. Only one region reported electing a Council and two regions listed Spokespersons. Conclusions: This study highlights the gender disparities in leadership positions in orthopaedic sports medicine societies throughout the world. The visibility of women in high-ranking positions may contribute to the interest of women and other minorities in the field of sports medicine and help improve diversity. Future studies should investigate factors contributing to the paucity of women in leadership positions and identify ways to increase the proportion of women in orthopaedic sports medicine.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,007

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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