Gender disparity among psychiatry departments awarded Canadian Institutes of Health Research grants: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Objective Although medical institutions aim to promote equity within the workplace, gender disparities persist in academic psychiatry. Previous evidence indicates that women in psychiatry encounter gender-based barriers to career advancement, resulting in slower rates of promotion, lower research productivity and less grant funding than men. Here, we investigate gender disparity in Canadian Institutes of Health Research (CIHR) grant funding decisions for researchers from Canadian Departments of Psychiatry. Method Data since inception from the CIHR funding decision database were searched for awards to applicants affiliated with Canadian psychiatry departments. For each grant, we collected the principal investigator’s (PI) name, conferral year, duration and total funding contribution. PI gender was extracted from an agreement between self-reported gender identity on provincial or territorial physician directories, from an official institutional website biography, and a validated gender application programming interface. Primary analysis was conducted for all recipients from Canadian psychiatry departments (including physician and non-physician scientists), and secondarily within a subgroup of physician scientists alone. Results Women (both physician and non-physician scientists) consistently received fewer grants (40.75%) and were less likely to obtain multiple awards in a year than men. Most strikingly, women received a total of US$110 658 191 while men received over double this amount, totalling US$253 339 865. Women (both physician and non-physician scientists) also received shorter award durations (p=2.312e-06, rg=0.179), fewer awards per year (p=0.002128, rg=0.662) and less money per grant (p=1.583e-07, rg=0.205). Within the subgroup of physician scientists, women were awarded a total of US$22 901 569 altogether, while men received a total of US$144 451 178. Women also received significantly fewer grants per year than men (p=3.565e-05, rg=0.889). Conclusions Gender disparity in CIHR funding decisions may pose another barrier to career progression for psychiatrists who are women. Further work is recommended to reduce gender funding gap in medical academia.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».