Gender disparity in funding rates in double-blind grant peer review: The case of the Villum Experiment
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
Abstract The Villum Experiment (VEX) is one of the few funding schemes that employs a double-blind review process where applicants are blinded to reviewers, applications are highly standardized, reviewers do not deliberate, and funding is determined solely by ranked aggregated review scores. This unique controlled setting enables assumptions that direct reviewer gender bias is highly unlikely. Using a causal framework (DAG), we examine the extent to which gender disparities in funding may exist in such a setting. Our analyses of 2,041 applications from five funding rounds (2017–2021) reveal a small but consistent gender disparity in success rates, concentrated within the Life Science panel. As reviewer bias is unlikely in this setting, these disparities or structural inequalities are likely caused by differences in gender compositions across disciplines and the underrepresentation of highly experienced women among the applicants and in the population in general. Multilevel modeling with poststratification indicates that accounting for these structural factors removes the disparity in funding success rates. Our findings highlight that gender disparity in funding may remain without direct review bias. In this case, such remaining disparities are likely rooted in broader structural inequalities within academia and/or compositional effects.
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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 | 0,068 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,217 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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