Gender Distribution of Course Material Authors in a Doctor of Veterinary Medicine Program
Notice bibliographique
Résumé
The gender distribution of authors in the health sciences literature has been well documented. We explored whether this distribution persists among library course reserves for a Doctor of Veterinary Medicine program, as course reserves are veterinary faculty members' own teaching materials. Such a bibliometric analysis of course reserves provides a novel method of examining curricular materials. In the fall of 2022, researchers collected the library's current course reserve metadata, including fields such as author names and material types. Binary gender was determined based on a variety of sources: traditional naming conventions, gender presentation in photographs, pronouns in signatures, and biographies. Of the 167 exported authors, 162 were included for further analysis in SPSS. Course reserves' authors were analyzed by collaborators and media type. The dichotomous gender distribution of first authors was 76% male/24% female. Female first authors were more likely to have collaborators than male first authors (39% vs 26%). When collaborations did occur, first and second authors had the same gender at a significantly higher rate. Exploring author gender across material type, we found that generally, the first author gender ratio remained three males to every female. Contextualizing these results in the framework of contemporary health sciences literature, we found that the gender disparities in course reserves to be unsurprising, while still disappointing.
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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 | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».