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Enregistrement W4392246259 · doi:10.1016/j.jcjo.2024.02.002

Advancement of female representation within ophthalmology in Canada: an assessment of representation at the Canadian Ophthalmology Society annual meeting

2024· article· en· W4392246259 sur OpenAlexaffvenueabout
Emaan Chaudry, Nadine Cheffi, Deeksha Kundapur, Sarah Yeo, Adil Anwar Bhatti

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Ophthalmology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentation (politics)OphthalmologyOptometryLibrary scienceMedicinePolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Females in ophthalmology represent a small proportion of senior positions. Participation in academic endeavours (e.g., involvement at conferences) plays a crucial role in promoting a physician's career. This study evaluates the representation of females from 2003 to 2021 at the Canadian Ophthalmology Society (COS) annual meeting. DESIGN: Retrospective cross-sectional study. METHODS: Data were extracted for the following and classified according to gender (female or male): oral presentations, free workshops, skills transfer courses, committee members, moderators, keynote speakers, and panelists. Percentages of gender were calculated and trended per category and in aggregate. RESULTS: The total percentage of females in any conference position demonstrated a positive trend. Over 18 years, there was an 18.2% increase in females (24.9%-43.1%). Excluding duplicates, only a 12.7% increase (27.4%-40.1%) was found. An increase in representation among all categories was observed, most significantly in female committee members (14.3%-50.0%). Female keynote speakers continue to be the most underrepresented category (8.33%-35.0%). CONCLUSIONS: While underrepresented, females continue to trend upward in participation at COS meetings. Continuous analysis of females participating in academic positions such as at COS meetings will aid in limiting gender disparities in ophthalmology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,324 · 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
DomaineIncitatifs
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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