Diversity and Experiences of Radiation Oncologists in Canada: A Survey of Gender Identity, Sexual Orientation, Disability, Race, Ethnicity, Religion and Workplace Discrimination
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study’s objective was to be the first to explore the ethnicity/cultural origins, gender identity, ability/disability, sexual orientation, socioeconomic background and harassment/discrimination experiences of Canadian radiation oncologists (ROs). Methods: Following a literature review and input from content experts, an eth-ics-approved survey was developed in English and French and electronically distributed to all ROs in Canada (n=598). Descriptive statistics summarized responses. Comparisons between groups were performed using Chi-square tests and content analysis was per-formed on open-ended responses. Results: The survey response rate was 48% (298/598). Most respondents were male (62%), 35-44 years old (39%) and heterosexual (90%). 41% identified as belonging to a racialized group, which is higher than the overall Canadian population (27%), but Black, Indigenous and South Asian ROs were underrepresented (2% vs 4%, < 1% vs 5% and 1% compared to 4% respectively). A significant subset analysis showed that only 20% (21/105) of racialized ROs were women whereas Caucasian women comprised 49% (74/150) of Caucasian respondents (p < 0.001). While 75% of re-spondents reported job satisfaction, 42% reported experiencing workplace discrimina-tion/harassment within the past 5 years; most commonly this was perpetrated by fellow faculty (32%; 58/183) or patients or their family members (32%; 58/183). Respondents felt that gender, race/ethnicity, and age were the three top reasons for discrimina-tion/harassment with double the amount of racialized ROs reporting harassment com-pared to White ROs (p < 0.001). Nearly half (45%; 114/252) did not understand how to report, or felt uncomfortable reporting, workplace discrimination/harassment. Conclu-sions: This study highlights high harassment and discrimination rates amongst Canadian ROs, especially amongst racialized women, which may affect career satisfaction and attrition rates. Compared to census data, Black, Indigenous and South Asian ROs were underrepresented, and amongst racialized ROs, racialized women were significantly underrepresented. These findings underscore the need for targeted diversity initiatives, improved mentorship programs, and stronger institutional policies to address harass-ment and foster an inclusive work environment.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».