Gender distribution of North American professional radiology society award recipients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Women remain underrepresented in radiology and there is a paucity of literature examining the recognition of their professional contributions to the discipline. The purpose of this study was to examine the gender distribution of award winners across all North American radiology societies. METHODS: The gender distribution of 1923 award recipients from 21 North American radiology societies between 1960 and 2021 was examined. Awards were divided into four categories: leadership, teaching, contribution to radiology, and promising new/young societal member. Primary outcome was the total proportion of awards received by gender. All data was compared to the gender distribution of working radiologists in North America. RESULTS: A total of 1923 award recipients were identified between 1960 and 2021. Seventy-nine percent of award recipients were men (n = 1527) and 21 % were women (n = 396). As of 1970, the proportion of women award recipients increased 0.55 % ± 0.07 % each year. The proportion of women receiving radiological awards after 2018 is equal to or surpassing the percentage of women radiologists. Women received 36.4 % of leadership, 33.6 % of promising new member, 30.1 % of teaching, and 14.4 % of lifetime contribution awards. CONCLUSIONS: In the last five years, the proportion of women receiving awards was equal to or greater than the proportion of women radiologists. Women received more leadership awards and fewer lifetime contributor awards compared to men.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 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 ».