Abstracts from the Student Medical Summit 2023
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundFemale representation in obstetrics and gynecology (ob/gyn) meetings is important for gender equity.Our objective was to examine if a gender bias exists and to determine whether male or female faculty of equal academic merit were offered equal opportunities to speak at major North American ob/gyn conferences. Materials and methodsConferences and presenter information were electronically retrieved.Conference information extracted involved: name, organizing institution, number of sections, and duration.Presenter information was extracted in duplicate and independently.Presenter information extracted involved: name, speaking time, h-index, number of publications, number of citations and years of practice.Gender was determined with online software Genderize.io.Conflicts were resolved with a third reviewer.One-way ANOVA was conducted to evaluate the difference in parametric variables and the Mann-Whitney U test was utilized to evaluate the differences in medians. ResultsMale and female had significant differences regarding talking time when academic merit was taken into account.The mean talking time for female vs. male was 29.9 and 30.8 (SEM: 1.2 ± 1.7, 95% CI: -2.2 to 4.7).Mean years of practice for female vs. male was 16.7 and 25.3 (SEM: 8.6 ± 1.1, 95% CI: 6.4 to 10.9).Mean number of publications for female vs. male was 40.5 and 84.0 (p< 0.01).Median number of citations for female vs. male was 707.5 and 1582 (p<0.01).Median h-index for female vs. male was 12.0 and 19.50 (p<0.01). ConclusionsOur study showed that there is a gender bias present in North American ob/gyn conferences, where being a male is associated with less talking time than females of equal academic merit.Further studies are needed to elucidate the true effects of gender on opportunities at ob/ gyn meetings.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,438 | 0,213 |
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 ».