Mind the gap: Gender disparities in authorship in the Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Research studies tracking gender and academic publication productivity in healthcare find gender disparities in research activity, publication, and authorship. Article authorship is one of the important metrics to track when seeking to understand gender inequality in academic career advancement. Research on gender disparities in publication productivity in the field of Medical Radiation Science (MRS) is very limited thus this study analyses and explains potential gender differences in article authorship and acceptance for publication in the Journal of Medical Imaging and Radiation Sciences (JMIRS) for a 5-year period (2017-2021). METHODS: Gender was inferred based on the author's first name or title (e.g., Mr, Mrs or Ms). For those who left the title blank or reported as 'Dr' or 'Prof,' a series of steps were taken to identify their gender. Where gender was impossible to ascribe, these authors were excluded. Descriptive and inferential statistics are reported for the study population. Descriptive and inferential statistics are used. Percentages of females are reported, and males constitute the other portion. Chi-square, slope analysis and z-tests were used to test hypotheses. RESULTS: Results show that female authorship overall and in all categories of authorship placement (i.e., first, last and corresponding) increased over the timeframe reviewed. The percentage gain in the increase was higher than that for male authorship. However, male authorship started from a higher baseline in 2017 and has also increased year on year and overall, as well as in each placement category examined. More female authors were in the MRS sub-specialism Radiation Therapy (RT) than in the other MRS sub-specialisms. Analysis of the acceptance rate of articles with female authors shows a weak downward trend, and this may be related to higher submission and acceptance rates of articles by male authors during the same period. CONCLUSION: Male authors are overrepresented in all categories, which raises questions about the persistence of gender disparities in JMIRS authorship and article acceptance. Positive trends in female authorship indicate progress, yet there is the persistence of the significant under-representation of women in the Medical Radiation Sciences workforce in academic publishing. Recruiting more males to address the gender imbalance in the profession should not be at the expense of females' career progression.
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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 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».