Gender Differences in Academic Rank, Leadership, and Awards Among NIH Grant Recipients in Diagnostic Radiology
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Females have been traditionally underrepresented in academia across multiple medical specialties, including radiology. The present study investigated primary investigators (PIs) who received National Institutes of Health (NIH) radiology funding between 2016 and 2019 to establish if there was a correlation between NIH grants, gender, academic rank, first and second tier leadership positions, geographic location, and professional awards. Materials and Methods: Funding information was obtained from the NIH Research Portfolio Online Reporting Tools Expenditure and Results (RePORTER) website for 2016–2019. Information for each PI was obtained from academic institutional websites, LinkedIn, and Doximity. Mann–Whitney U tests and chi-square analyses were performed to compare and determine associations between gender and the stated variables of interest. Results: Of the 805 radiology PIs included in this study, 78% were male. There was a significant association of gender with the attainment of the highest academic rank ( p = 0.026), with females occupied more of the assistant professor ranks (M:F = 1:1.5) and less of the professor ranks (F:M = 1:1.2). Between genders, there was no significant difference in first and second tier leadership positions ( p = 0.497, p = 0.116), and postgraduate honors and awards ( p = 0.149). The greatest proportion of grants was awarded in the setting of sole male PIs (55%) and the least proportion of grants were awarded when the contact PI and other project leader were female (1%). Conclusion: Despite having similar academic credentials, including number of leadership positions and postgraduate honors and awards, female radiology PIs who have received NIH grants continue to be underrepresented in higher academic ranks.
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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 | 0,011 |
| 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) | 0,006 | 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 ».