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.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».