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Enregistrement W4400078637 · doi:10.1371/journal.pone.0300698

An investigation into gender distributions in scholarly publications among dental faculty members in Iran

2024· article· en· W4400078637 sur OpenAlexaff
Ahmad Sofi‐Mahmudi, Erfan Shamsoddin, Lisa DeTora, Barbara E. Bierer, Perihan Elif Ekmekçi, Morẹ́nikẹ́ Oluwátóyìn Foláyan, Ching Shan Lii, Marcos Roberto Tovani‐Palone, Francis P. Crawley

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Library scienceCitationBibliometricsIndex (typography)PublishingDemographyScientometricsMedicineSocial sciencePsychologySociologyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research on gender inequality is crucial as it unveils the pervasive disparities that persist across various domains, shedding light on societal imbalances and providing a foundation for informed policy-making. AIM: To investigate gender differences in scientometric indices among faculty members in dental schools across Iran. This included overall data and speciality-specific data. METHODS: The publication profiles of academic staff in all dental schools were examined using the Iranian Scientometric Information Database (ISID, http://isid.research.ac.ir). Variables analyzed were working field, academic degree, the total number of papers, papers per year, total number of citations, percentage of self-citation, h-index, g-index, citations per paper, gender, university type, number of years publishing, proportion of international papers, first-author papers, and corresponding-author papers. Mann-Whitney and Kruskal-Wallis nonparametric tests were used to analyze the relationship between background characteristics and scientometric indicators. The extracted data were analyzed using R v4.0.1. RESULTS: The database included 1850 faculty members, of which about 60% (1104 of 1850) were women. Men (n = 746) had a higher number of papers (6583 vs. 6255) and citations (60410 vs. 39559) compared with women; 234 of the 376 faculty members with no papers were women. Almost half of the women (N = 517 of 1104) were in Type 2 universities, and nearly half of the men (N = 361 of the 746) were faculty members at Type 1 universities (Type 1 universities ranking higher than Type 2 and 3 universities). The medians of scientometric indices were higher in men, except for self-citation percentage (0 (IQR = 2) vs. 0 (IQR = 3), P = 0.083), international papers percentage (0 (IQR = 7.5) vs. 0 (IQR = 16.7), P<0.001). The proportion of corresponding-author papers was more than 62% higher in women (25 (IQR = 50) vs. 15.4 (IQR = 40), P<0.001). Men had a two-fold higher median h-index (2 (IQR = 4) vs. 1 (IQR = 3), P<0.001). Restorative dentistry and pediatric dentistry had the highest men-to-women ratios (1.5 for both). Dental materials and oral and maxillofacial surgery showed the lowest men-to-women ratios (0.42 and 0.5, respectively). CONCLUSIONS: Women made up the majority of dental faculty members in Iran. Nevertheless, men showed better scientometric results in several significant indices. Having identified scientometric information reflecting differences across faculty members, further research is now needed to better understand the drivers of these differences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,151 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
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Résumé présentoui

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