A Gendered Analysis of Canadian Academic Ophthalmology Leaders
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe and analyze the gender distribution of Canadian academic ophthalmology leadership. Methods This study assessed the characteristics of ophthalmology department chairs, program directors, undergraduate directors, fellowship directors, and research directors in Canada. Gender, subspecialties, graduate degrees, and academic rank were collected from institutional websites. Research productivity measures (number of published documents, h-index, and years active) were extracted from Elsevier SCOPUS. All statistical analyses were performed using SPSS. Results In the 15 Canadian ophthalmology programs, 132 leadership positions were held by 122 physicians. 33 (27.0%) of those physicians were women, and 89 (73.0%) were men, with a significant proportion difference (p Conclusion Compared to the 28% of active women ophthalmologists (Canadian Medical Association, 2019), our study demonstrates a similar proportion of women leaders with 27% overall. Positive outlooks are noted when regarding the proportions of women chairpersons (28.6%) and program directors (35.3%). Women leaders were underrepresented in academic ranks and most ophthalmic subspecialties, while there were no significant differences in their research scores (h-index and m-quotient). Future directions include understanding factors contributing to advancement in leadership and strategies to improve the gender gap in ophthalmology.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».