Studying the gender gap in academic research production among Canadian university professors using the multilevel approach to gender inequalities framework
Notice bibliographique
Résumé
The gender gap in academic research production has been demonstrated through various methods and geographical contexts. Previous research has yielded conflicting results concerning the effect of gender as a stand-alone variable on research production and primarily focused on other individual and organizational variables to explain this gap. We seek to clarify the influence of gender-related variables on academic research production, operationalized as journal article equivalents published three years prior to the survey. Using a stratified sample of 2,968 full-time Canadian university professors (49% men, 49% women; 30 to 89 years of age, M = 56, SD = 10.17) from the Academic Profession in the Knowledge Society survey, we analyzed the effect of 15 gender-related predictors on research production and measured the variance of research production explained by the combination of these predictors. Through multiple linear regressions, our findings indicate that gender as an isolated variable is a weak yet significant predictor (ß = .04; p < .05) of research production, and that a large proportion of variance (R2 = .33) is explained by a combination of gender-related variables, such as collaborations, workload division and academic rank. Contrary to what has often been assumed, the gender gap in academic research production is not adequately understood through the effect of gender as a stand-alone variable and gains clarity when we use the ‘multilevel approach to gender inequalities’ conceptual framework, which enlightens the understanding of this phenomenon as a part of the intersection and reinforcement of individual, interactional, organizational, systemic, and cultural institutional factors.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».