Brazilian authorship gender trends on academic surgery: a bigdata analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the gender distribution of first and last authors with Brazilian surgical affiliations in PubMed-indexed surgical journals. METHODS: Data from eligible surgical journals were retrieved using Scimago Journal & Country Rank 2021 and manually reviewed. Manuscripts published from 2018 to 2022 were included if at least one author was affiliated with a Brazilian institution and a surgical specialty. RESULTS: Data from 340 eligible surgical journals were included. We analyzed first and last authors' forenames of 1,881 manuscripts. Women comprised 16.7% of the first and 12.4% of the last authors. Analyzing the differences in gender trends in authorship across the five Brazilian regions, we found that the South had the highest representation, while the Midwest and North showed the lowest, respectively. Obstetrics and gynecology featured the highest percentage of women-first authors, whereas orthopedics had the lowest. For the last authorship, pediatric surgery showed the highest, with hand surgery having the lowest representation. Male first authors were 1.9 times more likely to engage in international collaborations. CONCLUSIONS: This study suggests the persistent underrepresentation of Brazilian women in surgical journal authorship. Local policy changes should be considered to encourage greater diversity and inclusivity in surgical research.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».