Gender disparity in Canadian Institutes of Health Research funding within neurology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite efforts to advance equity, diversity and inclusion, women face gender-based barriers in research, including in neurology. Compared with men, women are less likely to hold leadership positions and be senior authors. Gender disparities in grant funding within neurology have yet to be investigated. We examine gender disparities in Canadian Institutes of Health Research (CIHR) funding for Canadian neurology divisions and departments. METHODS: Data on CIHR grant recipients and metrics (grant contribution, duration and quantity) within Canadian neurology divisions and departments between 2008 and 2022 were acquired from the CIHR Funding Decisions Database. Gender identity was determined by a validated application programming interface. Gender-based differences in CIHR grant contribution amount, duration and prevalence within neurology were calculated. Subgroup analysis was conducted for Canadian-licensed neurologists and Project Grant awards. RESULTS: 1604 grants were awarded to Canadian neurology divisions and departments between 2008 and 2022. Compared with men, women received less funding (p<0.0001), shorter grant durations (p<0.0001) and fewer grants (41.5%) annually. Women comprised the minority of recipients (45.5%) and were less likely to be awarded grants (p<0.001) annually relative to men. Differences were consistent in subgroup analyses, except for equal grant durations observed across genders in Project Grant awards. CONCLUSION: We report gender disparities in CIHR grant funding to Canadian neurology divisions and departments. Women receive lower contribution amounts, shorter grant durations and fewer grants than men. Future recommendations include addressing gender differences and continuing to evaluate CIHR funding to provide equal opportunities for women in research and funding.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle