Cochrane reviews’ authorship has become more gender-diverse but remains geographically concentrated: a meta-research study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to examine the distribution of country, region, language, and gender diversity in the authorship of Cochrane reviews and compare it to non-Cochrane systematic reviews. STUDY DESIGN AND SETTING: We retrieved all published articles from the Cochrane Library (until November 6, 2023) using a web crawling technique that extracted prespecified data fields, including publication date, review category, and author affiliations. For comparison, non-Cochrane systematic reviews were identified through PubMed using E-utility calls. We determined the country, region of affiliations and gender of the first, corresponding, and last authors for Cochrane reviews; the same fields were determined for first authors only for non-Cochrane reviews due to data availability. Trends in geographical and gender diversity over time were evaluated using logistic regression. Fisher's exact test was used for comparisons. Diversity trends between Cochrane and non-Cochrane reviews were explored through visual presentation, Pearson's product-moment correlation, and the Granger Causality Test. RESULTS: This comprehensive analysis included 22,681 Cochrane reviews and 224,484 non-Cochrane reviews. Cochrane reviews showed increasing diversity in several areas: representation of first authors from non-English speaking countries rose substantially (from 16.7% in 1996 to 42.8% in 2023), and female first authorship more than tripled (from 15.0% in 1996 to 55.6% in 2023). Representation from lower-and-middle-income countries (LMICs) in Cochrane reviews has declined recently (from a peak of 23.2% in 2012 to 18.4% in 2023). Among Cochrane Review Groups, diversity varied notably, with Sexually Transmitted Infections achieving the highest representation from LMICs (68.1% of first authors). In 2023, non-Cochrane reviews showed higher representation from non-English speaking countries (56.9%) and LMICs (50.8%) compared to Cochrane reviews. The patterns of gender diversity between Cochrane and non-Cochrane reviews showed strong correlations for female first authorship (r = 0.829, P < .001), suggesting parallel evolution over time. CONCLUSION: Both Cochrane and non-Cochrane reviews demonstrate important progress in author diversity, particularly in gender representation and inclusion of authors from non-English speaking countries. While non-Cochrane reviews show stronger representation from LMICs, both review sources reflect the evolving landscape of global evidence synthesis.
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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 | 0,057 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».