Gender Differences in Physical Activity and Health-Related Authorships Between 1950 and 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to investigate gender differences in authorship in physical activity and health research. METHODS: A bibliometric study including 23,399 articles from 105 countries was conducted to estimate the participation of female researchers in physical activity publications from 1950 to 2019. The frequency of female researchers was analyzed and classified by first and last authors and the overall percentage of female authors by region and country. RESULTS: The proportion of female first authors increased from <10% in the 50s and 80s to 55% in the last decade. On the other hand, the proportion of last authors increased from 8.7% to 41.1% in the same period. Most publications with female researchers were from the United States, Canada, Australia, Brazil, the Netherlands, Spain, England, Germany, Sweden, and China. Nine of these countries had over 50% of the articles published by female first authors. However, in all 10 countries, <50% of the articles were published by female last authors. CONCLUSIONS: The proportion of female researchers increased over time. However, regional differences exist and should be addressed in gender equity policies. There is a gap in the participation of female researchers as last authors. By actively addressing the gender gap in research, the global society can harness the full potential of all talented individuals, regardless of gender, leading to more inclusive and impactful scientific advancements.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».