Notice bibliographique
Résumé
Background: The importance of gender diversity is well recognised.Despite promising change in addressing gender disparity, there remains a significant gap in women's representation in urology.Worldwide, a lack of diversity has been observed at scientific meetings.This study analyses the trend in women's representation at the Urological Society of Australia and New Zealand Annual Scientific Meeting (USANZ ASM) over the last 9 years.Method: We retrospectively collected data from eight conference programs between 2014 and 2022, evaluating the trend in the proportion of women represented in various sections.A difference of proportions test was performed to determine whether a significant change was seen from year to year.Results: A significant increase in women's representation was observed, the most significant increase was evident in the last 3 years, chairpersons increased from 5.9% to 44.1% (P = 0.003), international speakers from 11.7% to 39.1% (P = <0.001),expert speakers from 19.1% to 42.0% (P = 0.002), and total speakers from 19.5% to 34.7% (P = <0.001).Conclusion: Our study shows that a significant increase in the representation of women at the USANZ ASM has been achieved over the last 3 years.Unfortunately, this increase in representation has not been mirrored in the number of women trainees and training applicants.Additionally, this increase in representation well exceeds the proportion of women who are USANZ members, and is unevenly distributed across topics.A positive change has been observed, the challenge remains in dealing with unconscious bias and balancing the fine line between inclusivity and tokenism.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,820 | 0,608 |
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 ».