Exploring the gender gap in Canadian ophthalmology applicants: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine and compare medical students' perceptions of ophthalmology as a career, with a focus on women and under-represented students. STUDY DESIGN: Phase 1 of a multi-institutional, explanatory sequential mixed-methods study. METHODS: Medical students from 4 geographically representative Canadian institutions with varying levels of ophthalmology exposure completed a 17-item survey assessing perceptions, barriers, and facilitators to pursuing ophthalmology. Quantitative data were analyzed using nonparametric tests and ordinal logistic regression to assess associations between both demographics and context-specific factors and survey responses. Open-ended qualitative responses were analyzed thematically using Braun and Clarke's framework. RESULTS: A total of 314 students participated, including 213 (67.8%) women, 125 (39.8%) visible minorities, and 73 (23.3%) Canadian immigrants. Negative perceptions of pursuing ophthalmology increased during medical school, with 29.9% of students expressing a negative view at the start of medical school compared to 45.5% at the time of the survey-a 52.1% relative increase (p = 0.007). Only 30.9% viewed the field as racially diverse, and 26.8% as gender balanced. Analysis of the qualitative responses showed that barriers to pursuing ophthalmology included intense competition, limited early exposure, lack of mentorship, perceived exclusivity based on personal connections, high research expectations, and difficulties with parallel planning. CONCLUSIONS: Increased early exposure, improved mentorship opportunities, and promoting diversity may support greater gender and racial representation 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 | 0,020 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».