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Enregistrement W4392520005 · doi:10.1371/journal.pone.0297893

The queen bee phenomenon in Canadian surgical subspecialties: An evaluation of gender biases in the resident training environment

2024· article· en· W4392520005 sur OpenAlexafffundabout
Lydia Goff, Helena Greene, Alexandra Munn, Andrew Furey, Nicholas Smith

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésSpecialtySeniorityLikert scaleMedicineFamily medicineMale genderDemographyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The queen bee phenomenon (QBP) describes the behavioural response that occurs when women achieve success in a male-dominated environment, and in this position of authority, treat their female subordinates more critically. It has been demonstrated in business, academia, the military, and police force. The goal of this study was to determine whether the QBP occurs in surgical specialties. We hypothesized that female surgeons, fellows, and senior surgical residents would be more critical in their assessment of junior female residents than their male counterparts. METHODS: A scenario-based survey was distributed via email to all Canadian surgical programs between February and March 2021. Scenarios were designed to assess either female or male learners. Centers distributed surveys to attending surgeons, surgical fellows, resident physicians, and affiliate surgeons. Respondents average Likert score for female-based and male-based questions were calculated. Subgroup analyses were performed based on gender, age, seniority, and surgical specialty. RESULTS: 716 survey responses were collected, with 387 respondents identifying as male (54%) and 321 identifying as female (45%). 385 attending surgeons (54%), 66 fellows (9%), and 263 residents (37%) responded. The mean Likert scores for female respondents assessing female learners was significantly lower than male learners (p = 0·008, CI = 95%). During subgroup analysis, some specialties demonstrated significant scoring differences. DISCUSSION: The QBP was shown to be present among surgical specialties. Female respondents assessed female learners more critically than their male counterparts. CONCLUSION: These findings highlight the importance of tackling organizational biases to create more equitable educational and work environment in surgery.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,047 · 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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