Assessing gender and racial disparities in medical education leadership: the role of academic credentials
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Despite growing attention to diversity in academic medicine, gender and racial disparities persist in medical school leadership. This study examined how advanced academic qualifications, such as graduate degrees and additional certifications, intersect with these disparities in Canadian medical school leadership positions. Methods We conducted a cross-sectional analysis across 17 accredited Canadian medical schools, categorising faculty by qualifications, medical school leadership roles and academic rank. Data sources included institutional faculty directories, LinkedIn and Scopus. Race and gender were inferred using NamSor. We used the χ 2 tests and effect size reporting for analyses. Results Across qualification levels, gender and racial disparities in leadership and academic rank remained evident. Men and White faculty were disproportionately represented in senior roles, particularly among MDs who also held additional graduate degrees such as a master’s or PhD, where disparities were most pronounced. In contrast, women and racialised faculty were more frequently found in mid-level or junior roles, even when holding multiple advanced degrees. These findings indicate that additional credentials alone do not mitigate inequities in academic advancement. Conclusion Our findings suggest that while advanced qualifications may enhance access to leadership roles, they do not close gender and racial gaps. These persistent disparities highlight the need for systemic reforms and targeted policies to ensure equitable leadership opportunities in academic medicine.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».