P.022 Gender disparity in canadian institutes of health research funding within neurology
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite efforts to advance equity, women face gender-based barriers in research, including fewer senior authorship and grant opportunities. We examined gender disparities in Canadian Institutes of Health Research (CIHR) funding for Canadian neurology divisions and departments. Methods: Data on CIHR grant recipients and metrics (duration, quantity, and contribution) within Canadian neurology divisions and departments (2008-2022) were acquired from the CIHR Funding Decisions Database. Gender-based differences in grant prevalence, duration, and contribution amount within neurology were calculated with subgroup analysis for Canadian neurologists and Project Grant awards. Results: 1604 grants were awarded to Canadian neurology divisions and departments between 2008-2022. Women received fewer grants (41.46%), less funding (p<0.0001), and shorter grant durations (p<0.0001) than men annually. Women comprised the minority of recipients (45.47%) and were less likely to be awarded grants (p<0.001) annually relative to men. Differences were consistent in subgroup analyses, except grant durations were equal across genders in Project Grant awards. Conclusions: Gender disparities persist in CIHR grant funding to Canadian neurology divisions and departments. Women receive fewer grants, lower contribution amounts, and are less likely to be recipients compared to men. Future work includes addressing gender differences and continuing to evaluate CIHR funding to provide equitable opportunities for women.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».