Gender disparity among top North American medical schools and their affiliated radiology departments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to evaluate the degree of gender disparity in leadership positions at the top 25 medical schools in North America compared to their affiliated radiology departments. METHODS: The academic rank and leadership appointment of medical school and radiology faculty were obtained from publicly available official websites between June-November 2022. Gender was determined using self-identified pronouns on website biographies. Alternatively, gender API software was used. Finally, SCOPUS Elsevier was used to extract research output metrics including publication counts, citations, and h-indices. Statistical analysis was conducted using the IBM SPSS Statistics version 25 software. RESULTS: = 0.143, p < 0.001) regardless of affiliation (medical school leadership versus radiology faculty); this disparity was largest at the highest academic ranks. Male gender was associated with higher research productivity relative to female gender regardless of affiliation (p < 0.001). There were minimal statistical differences in leadership positions between genders, however the proportion of men holding the position of dean was two times higher than women. CONCLUSION: The underrepresentation of women in academic medicine is prevalent in the top-ranking medical institutions in North America and disproportionately involves senior academic ranks and leadership positions.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».