Authorship trends in the Campbell-Walsh-Wein Urology textbook
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We aimed to examine temporal trends in author demographics of the Campbell-Walsh-Wein Urology textbook. Methods: Name, institution, specialty, and faculty rank were extracted for all authors (9th–12th editions). A survey was emailed to determine gender. When self-reported data were unavailable, demographics and urologic subspecialty were determined based on name and online biographies. Demographics of academic and practicing urologists were taken from the American Urological Association Census. Chi-squared tests were used for statistical analyses. Results: Across the 9th–12th editions, there were 1119 total authors; 597/627 (95.2%) unique authors were emailed (18 deceased; 12 missing emails) and 161 (27.0%) responded. The final cohort included 536 unique contributors after excluding authors who were not attending urologists. The percentage of women authors increased over time, from 3.4% in the 9th edition to 12.6% in the 12th edition. The gender distribution of authors in the 11th and 12th editions was comparable to the gender distribution of both academic and practicing urologists for the respective years (p>0.05). A greater proportion of men had attained the rank of professor at the time of authorship (50.2% of men vs. 13.5% of women), and female gender was significantly associated with lower academic rank (p<0.001). Conclusions: Women urologists represent a smaller but increasing presence as authors of Campbell-Walsh-Wein Urology, mirroring the demographics of academic and practicing urologists. Women authors tended to hold lower academic ranks than their male counterparts. These findings suggest that efforts to promote diversity in authorship have been successful, but there is still room for growth in academic advancement.
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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 | 0,003 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».