Gender and racialisation of pharmaceutical sector leaders in Canada: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE/DESIGN: Lacking diversity in pharmaceutical leadership positions could contribute to inequities in medicine access. The objective of this cross-sectional study was to determine the gender and racial identities of individuals who hold leadership positions in the Canadian pharmaceutical sector. PARTICIPANTS: We compiled a list of all Canadian governmental bodies, pharmaceutical companies and insurance providers. We identified individuals who were part of the leadership team, including executives and members of the board of directors. PRIMARY OUTCOME MEASURES: The main outcomes of the study were the racialisation and gender of the individuals in leadership positions. The gender and racialisation of an individual were determined by reviewing their name, pronouns and institutional profile through internet searches. Two members of the research team performed the assessment and a third reviewer resolved disagreements. RESULTS: We identified 957 individuals holding leadership positions within the pharmaceutical sector, including 280 drug evaluation committee members, 12 governmental executive officers, 273 insurance company executive and board members and 392 executive and board members. Reviewers identified a total of 375 (39.2% of 957) women holding leadership roles, with most of these positions being held by governmental leaders (52.4% of 292) and a minority by insurance (37.0% of 273) and pharmaceutical (30.9% of 392) leaders. There were a total of 157 (16.4% of 957) racialised leaders, with most of these positions being held by governmental (18.5% of 292) and pharmaceutical (18.1% of 392) leaders, and a minority in insurance companies (11.7% of 273). Across the pharmaceutical sector, there were a total of 48 (5.0% of 957) racialised women and 327 (34.2% of 957) white women. CONCLUSIONS: Leaders within the Canadian pharmaceutical sector are mostly white men, and racialised women hold few leadership roles. Public policy should recognise that these institutions are mostly led by white men and reasons for this disparity could be explored.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».