Analysis of gender gap in North American radiation oncology society committees
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Achieving gender equity in medicine remains elusive. We evaluated the gender distribution within executive roles of North American radiation oncology societies and assessed the relationship between gender, committee rank, academic rank and research productivity. METHODS: 205 committee members were identified from four radiation oncology society webpages. Members were categorised into leadership positions and academic ranks. For each, the Hirsch index (h-index), m-index, publications, citations and years of research were extracted from the Scopus database. This study complies with Sex and Gender Equity in Research (SAGER) guidelines for observational studies. RESULTS: Radiation oncology committees were comprised of significantly more men (72.7%, p<0.0001). Within these committees, men significantly outnumbered women in leadership positions, holding 73.5% of positions (p<0.0001). This trend extended to academic ranks and research productivity, with men occupying 72.7% of positions (p<0.001) and having greater mean (±SE of the mean) research productivity with more publications (171.1±12.9 vs 97.3±18.7, p<0.0001), citations (7785±785.1 vs 44061±1168, p=0.0002), h-index (36.17±2.2 vs 22.9±3.6, p=0.0002) and years of research (29.8±1.2 vs 16.7±1.7, p<0.0001). The m-index showed no significant gender difference among men and women (1.2±0.06 vs 1.2±0.09, p>0.05). CONCLUSION: While men occupy more leadership roles and show higher research productivity as measured by the h-index, accounting for years of active research with the m-index showed no significant difference between genders. This underscores the need for targeted strategies such as mentorship programmes and gender-equity policies to promote greater representation of women in the discipline.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle