P.112 Understanding obstacles: a neurosurgical view on gender disparities in career progression
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gender disparities persist in neurosurgery, unfortunately impacting career progression for women. Understanding these challenges is vital for fostering inclusivity. Methods: An international survey designed using a physician wellness framework was sent to neurosurgeons between June 2021 and November 2021. Univariate analysis (Kruskal-Wallis Test) was performed to assess various aspects of perceived career progression as a function of gender. Results: Of the total 537 respondents (64% neurosurgeons, 6% fellows, and 30% residents), 69% identified as male, 29% as female, and 2% as other. Compared to their male colleagues, female neurosurgeons expressed greater desire to advance in their career (p<0.05) and to leave their home country in the interest of job prospects (p<0.05). Despite these aspirations, female neurosurgeons reported that they did not have available career advancement opportunities (p<0.05), that the culture in their country inhibited their career advancement (p<0.05), and that they felt subject to harassment at their workplace (p<0.05). Conclusions: Our survey highlights significant gender-related obstacles in neurosurgical career advancement. Female neurosurgeons express strong career aspirations but face barriers such as limited opportunities, cultural impediments, and harassment. Addressing these challenges is crucial for achieving gender equity in neurosurgery.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».