Gender and Racial Diversity in Relation to Publication Rates at the Canadian Association of Radiology Annual Scientific Meetings 2016 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine the overall rate of publication of abstracts presented at the 2016 to 2019 Canadian Association of Radiology Annual Scientific Meeting (CAR ASM), with an emphasis on gender and racial diversity. Methods: Abstracts from publicly available past programs were analyzed using PubMed, EMBASE, and Google Scholar for publication status, time to publication (TTP), author affiliation, and journal of publication. Past programs were used to determine the abstract format, abstract category, and the subspecialty and imaging modalities explored. First author demographics were identified using the Namsor software. Results: Four hundred and sixty-two abstract presentations were included in the analysis with an overall conversion rate of 34.63%. Two hundred and ninety-two (63.2%) of the first-authors were male-identified, of which 104 (35.62%) were published. In contrast, 170 (36.8%) were female-identified, of which 56 (32.94%) were published. Additionally, 50.87% first-authors were identified as white, 38.31% asian, 6.06% black, 4.76% latino, and 0.00% indigenous. While diversity was seen in demographics, 60% of publications had a white first-author. The following conversion rates were found: 40.85% white, 30.51% asian, 25% black, and 13.64% latino. In terms of abstract category, radiologist-in-training had the highest conversion rate at 60.71%. The median TTP was 14 months, with an average impact factor of 5.26. Conclusion: Less than half of abstracts at the 2016 to 2019 CAR ASM were published and both gender and racial disparities in relation to conversion rates were identified. Measures to improve publication rates and overall diversity in Radiology are warranted.
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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 | 0,025 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».