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Enregistrement W4386528948 · doi:10.1016/j.eclinm.2023.102174

Ethnicity and gender trends of UK authors in The British Medical Journal and the Lancet over the past two decades: a comprehensive longitudinal analysis

2023· article· en· W4386528948 sur OpenAlexaff
Salwa Abdalla, Moustafa Abdalla, Mohamed Saad, David S. Jones, Scott H. Podolsky, Mohamed Abdalla

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensTrillium Health CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilCenter for Depression Research and Clinical Care, University of Texas Southwestern Medical CenterOffice for National Statistics
Mots-clésEthnic groupMedicineMEDLINEPopulationMedical journalFamily medicineLibrary scienceSociologyLawPolitical scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background While gender equity among academic authors has been extensively investigated, there is a significant gap in our understanding of racial/ethnic authorship trends, despite the recognition of barriers to authorship along both ethnic and gender lines. Leveraging the meta-data for all articles published in The British Medical Journal (The BMJ) and the Lancet and between 2002 and 2022 (inclusive), we explore demographic trends among UK academic medicine authors in two of the world's leading British medical journals. Methods We systematically searched PubMed's MEDLINE for all articles published in The BMJ and Lancet between January 1st 2002 and December 31st 2022. Filtering for articles with a UK affiliation, we predicted gender using a publicly-validated name-to-gender dictionary, while data was analysed to explore and investigate ethnicity using the Consumer Data Research Centre's (CDRC) Ethnicity Estimator. Data was analysed to explore and investigate: (a) the proportion of female/male author publications, (b) the proportion of the various UK author ethnicity groups, and (c) the overlap/intersection between gender and ethnic identities among first and last authors. This comprehensive longitudinal analysis was conducted on 82,143 articles (51,209 from The BMJ and 30,934 from the Lancet ) which represents >97% of all published articles between 2002 and 2022. As we sought to understand how academic authorship reflects the diversity of the UK population, we limited our analysis to first and last authors who had a UK affiliation and excluded "news" and "comments" pieces (16,736 articles for The BMJ and 4678 articles from the Lancet ). The main outcome measures were the trends in first and last authorship demographics of academic medicine, focusing on the proportion of female/male authors, ethnicity and their intersectionality. Findings Our findings show that, while women have made substantial headway towards equity among first and last authorship in The BMJ (peaking at 42% and 43%), they remain under-represented in the Lancet (35% and 27%). In both The BMJ and Lancet , Black authors have remained severely under-represented as both first and last authors (below 1% for most of the two decades), while Asian authors have increased proportionally to match their fraction in the general population (ranging from 2 to 10%). Interpretation Analysis over the past two decades has shown that the gender author gap is decreasing quickly in The BMJ and Lancet . However, despite the two journals' growing focus on structural inequalities in medical academia, little progress has been made in rectifying the large gap between White British authors and other ethnic groups, especially Black authors. Without more awareness, diversity initiatives which have resulted in positive gains for White women do not seem to translate well for authors of colour. Funding None.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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