Gender inclusivity of ophthalmology journal submission guidelines and associated research metrics
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This cross-sectional study evaluated the prevalence of inclusive author submission guidelines across ophthalmology journals. METHODS: Journals were identified from the 2021 Journal Citations Report (Clarivate Analytics). Independent reviewers rated each author submission guideline as "inclusive" for satisfying at-least one of six criteria: i) included examples of gender inclusive language; ii) recommended the use of gender-inclusive language; iii) distinguished between sex and gender; iv) provided educational resources on gender-inclusive language; v) provided a policy permitting name changes (e.g., in case of gender and name transition); and/or vi) provided a statement of commitment to inclusivity. The primary objective was to investigate the proportion of journals with "gender-inclusive" author submission guidelines and the elements of the gender-inclusive content within these guidelines. A secondary objective was to review the association between "gender-inclusivity" in author submission guidelines with publisher, origin country, and journal/source/influence metrics (Clarivate Analytics). RESULTS: Across 94 journals, 29.8% journals were rated as inclusive. Inclusive journals had significantly higher relative impact factor, citations, and article influence scores compared to non-inclusive journals. Of the 29.8% of inclusive journals, the three most common domains were inclusion of an inclusivity statement (71.4% of inclusive journals), distinguishing between sex and gender (67.9%), and provision of additional educational resources on gender reporting for authors (60.7%). CONCLUSION: A minority of ophthalmology journals have gender-inclusive author submission guidelines. Ophthalmology journals should update their submission guidelines to advance gender equity of both authors and study participants and promote the inclusion of gender-diverse communities.
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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 | 0,037 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».