Regional and Gender Disparities in Abstracts Presented at the International Transplant Congresses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women and authors from low- and middle-income countries are notably underrepresented in academia. The intersection of these 2 factors is poorly quantified. We aimed to characterize gender disparities by region through analyzing abstracts presented at the Transplantation Society's congresses. METHODS: Abstracts published in the supplements of the Transplantation journal were included (2016-2022). We used Genderize.io, a predictive algorithm, to classify the first and last authors' gender. Gender disparity was compared by the income level of the author's country of affiliation and the gender inequality index (GII), a composite metric with high scores representing higher levels of gender inequality. RESULTS: Of the 5005 abstracts analyzed (2259 oral presentations and 2746 posters), the majority emerged from high-income settings (low/lower middle: 7%, upper middle: 22%, and high: 71%). Excluding those for whom gender could not be reliably determined, only 39% of the first authors and 24% of the last authors were women. For 61% of the abstracts, the gender of the first and last authors was concordant, and women's last authorship was associated with a higher likelihood of women's first authorship (adjusted odds ratio: 1.88; 95% confidence interval: 1.62-2.14). Although gender disparity was observed across all income levels and GII scores, the proportion of women first authors declined significantly with lower national wealth (low: 19%, lower-middle: 23%, upper-middle: 42%, and high: 40%, P < 0.001) and higher GII scores ( P < 0.001). CONCLUSIONS: Our findings suggest that lack of resources and systemic gender inequities likely limit the progress and career development of women and researchers from low- and middle-income countries in transplantation globally. A deeper understanding of factors contributing to these disparities is needed.
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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 | 0,010 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».