Towards equal representation - A bibliometric analysis of authorships in Laboratory Medicine and Clinical Chemistry from the United States, Canada, and Europe (2005–2022)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Although diversity has been demonstrated to benefit research groups, women remain underrepresented in most scientific disciplines, including Laboratory Medicine and Clinical Chemistry. In order to promote diversity and equality in scientific communities, understanding the gender distribution of authorship is crucial. Methods: This study included a total of 30,268 Web of Science-listed Clinical Chemistry and Laboratory Medicine publications from the United States of America, Canada, and the member countries of the European Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine from 2005 to 2022. In addition to the publication productivity of female and male authors over time, gender-specific publication characteristics and country-specific gender distributions of authorships were examined. Results: Overall, publications with female first authors increased by 49 % between 2005 and 2022, averaging 42 % female first authors. Eastern Europe (60 %) and Southern Europe (51 %) had particularly high proportions of female first authors. While female last authorship was the most predictive of female first authorship, with an odds ratio of 2.01 (95 % CI: 1.91-2.12, p < 0.001), only 27 % of last authors were female. Moreover, citation rate was not predictive of female first or last authorship. Conclusion: Authorship in Clinical Chemistry and Laboratory Medicine is moving towards gender parity. This trend is more pronounced for first authors than for last authors. Further research into the citations of female authors in this discipline could be a starting point for increasing the visibility of women researchers in science. Moreover, geographical differences may provide opportunities for future research on gender parity across disciplines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».