Examining the equity and diversity characteristics of academic general surgeons hired in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Job competition and underemployment among surgeons emphasize the importance of equitable hiring practices. The purpose of this study was to describe some of the demographic characteristics of academic general surgeons and to evaluate the gender and visible minority (VM) status of those recently hired. Methods: Demographic information about academic general surgeons across Canada including gender, VM status, practice location and graduate degree status was collected. Location of residency was collected for recently hired general surgeons (hired between 2013 and 2020). Descriptive statistics were performed on the demographic characteristics at each institution. Pearson correlation coefficients and hypothesis testing were used to determine the correlation between various metrics and gender and VM status. Results: A total of 393 general surgeons from 30 academic hospitals affiliated with 14 universities were included. The percentage of female general surgeons ranged from 0% to 47.4% and the percentage of VM general surgeons ranged from 0% to 66.7% at the hospitals. This heterogeneity did not correlate with city population (gender: r = 0.06, p = 0.77; VM: r = 0.04, p = 0.83). The percentage of VM general surgeons at each hospital did not correlate with the percentage of VM population in the city (r = 0.13, p = 0.49). Only 34 of 120 recently hired academic general surgeons (28.3%) did not have a graduate degree. The percentage of recently hired academic general surgeons who did not have a graduate degree was approximately 1.5 times higher among male hirees than female hirees. With respect to academic promotion, the percentage of female full professors ranged from 0% to 40.0% and did not correlate with the percentage of female general surgeons at each institution (r = 0.11, p = 0.70). The percentage of VM full professors ranged from 0% to 44.4% and was moderately correlated with the percentage of VM surgeons at each institution (r = 0.40, p = 0.16). Conclusion: The academic general surgery workforce appears to be somewhat diverse. However, there was substantial heterogeneity in diversity between hospitals, leaving room for improvement. We must be willing to examine our hiring processes and be transparent about them to build an equitable surgical workforce.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».