Exploring Diversity in North American Academic Pediatric Otolaryngology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Representation of women and minority groups is traditionally low in Otolaryngology-Head & Neck Surgery (OHNS). This cross-sectional study aims to assess the difference in gender and racial/ethnic representation within Academic North American pediatric OHNS. STUDY DESIGN: Cross-sectional study of North American pediatric OHNS faculty websites. SETTING: North America. METHODS: Canadian and American residency program registries were searched for accredited OHNS programs. Pediatric OHNS faculty were identified through program websites. Information regarding gender, race/ethnicity, time in practice, research productivity, academic title, and leadership positions was extracted from public profiles and Scopus. Demographic and academic data was also extracted for OHNS and pediatric OHNS department/division chairs. RESULTS: North American academic pediatric OHNS websites listed 516 surgeons, of whom 39.9% were women. Most surgeons were perceived as White (69.0%), followed by Asian (24.0%), Hispanic (3.7%), and Black (3.3%). Women surgeons had lower h-indices, less publications, and less citations than men (P < .001). Despite women surgeons having fewer years in practice (median 8.0 vs 13.0, P < .001), gender-differences in h-index persisted when controlling for years in practice (P < .05). Men surgeons had higher academic titles (P < .001), but there was no gender difference in leadership roles while accounting for years in practice (P = .559). White surgeons had higher academic titles than non-White surgeons (P = .018). There was no racial/ethnic difference in leadership roles (P = .392). CONCLUSION: Most pediatric OHNS surgeons are men and/or White. Significant gender-differences in research productivity and academic title exist, however surgeons of racial/ethnic minority have similar research productivity as their racial/ethnic majority counterparts.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».