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Enregistrement W4388700717 · doi:10.1177/08465371231210473

Gender and Racial Diversity in Relation to Publication Rates at the Canadian Association of Radiology Annual Scientific Meetings 2016 to 2019

2023· article· en· W4388700717 sur OpenAlexaffabout
Ishraq Joarder, Shukria Ahmadi, Faisal Khosa

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubspecialtyDemographicsDiversity (politics)IndigenousEthnic groupDemographyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,143
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,143
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0340,037
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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