Gender differences in representation, citations, and h-index: An empirical examination of the field of communication across the ten most productive countries
Notice bibliographique
Résumé
Women researchers have been shown to be underrepresented in science, especially among the most productive scholars. This is especially relevant in the social sciences and humanities fields, where gender parity is closer, but disparities among top scholars are still pronounced. The gender gap in the field of communication has been explored from several approaches, but studies focusing on gender differences in representation, citations, and h-index are rather scarce. Drawing upon data retrieved from SciVal, we conducted a comparative study of the top 500 and top 100 most productive scholars (N = 5000) for each of the ten most productive countries in communication research in the 2019-2022 period: the United States, the United Kingdom, China, Spain, Germany, India, Australia, Canada, Italy, and the Netherlands. The results indicate a consistent underrepresentation of women, particularly among the top 500, across countries. Despite women being cited more frequently than men in some countries over shorter time frames, a gender bias persists favoring men, particularly when considering the h-index. All in all, our study shows that, despite hints of gender equality in citation patterns, the gender gap still constitutes a structural part of the field of communication when addressing gender representation in research productivity and long-term dynamics of research impact.
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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 | 0,008 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».