Gender-based differences in the representation and experiences of academic leaders in medicine and dentistry: a mixed method study from Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research evidence suggests gender-based differences in the extent and experiences of academic leaders across the globe even in developed countries like USA, UK, and Canada. The under-representation is particularly common in higher education organizations, including medical and dental schools. The current study aimed to investigate gender-based distribution and explore leaders' experiences in the medical and dental institutes in a developing country, Pakistan. METHODS: A mixed-method approach was used. Gender-based distribution data of academic leaders in 28 colleges including 18 medical and 10 dental colleges of Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan were collected. Qualitative data regarding the experiences of academic leaders (n = 10) was collected through semi-structured interviews followed by transcription and thematic analysis using standard procedures. RESULTS: Gender-based disparities exist across all institutes with the greatest differences among the top-rank leadership level (principals/deans) where 84.5% of the positions were occupied by males. The gender gap was relatively narrow at mid-level leadership positions reaching up to as high as > 40% of female leaders in medical/dental education. The qualitative analysis found gender-based differences in the experiences under four themes: leadership attributes, leadership journey, challenges, and support. CONCLUSIONS: The study showed that women are not only significantly under-represented in leadership positions in medical and dental colleges in Pakistan, they also face gender-based discrimination and struggling to maintain a decent work life balance. These findings are critical and can have important implications for government, organizations, human resource managers, and policymakers in terms of enacting laws, proposing regulations, and establishing support mechanisms to improve gender-based balance and help current and aspiring leaders in their leadership journey.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; 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 ».