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Enregistrement W4417295265 · doi:10.48550/arxiv.2512.10268

Balancing the Byline: Exploring Gender and Authorship Patterns in Canadian Science Publishing Journals

2025· preprint· W4417295265 sur OpenAlexfundaboutno aff
Eden Hennessey, Amanda Desnoyers, Margaret H. Christ, Adrianna Tassone, Skye Hennessey, Bianca Dreyer, Alex Jay, Patricia Sánchez, Shohini Ghose

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWilfrid Laurier University
Mots-clésPublishingWorkforceInclusion (mineral)Women in scienceRepresentation (politics)Bibliometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada is internationally recognized for its leadership in science and its commitment to equity, diversity, and inclusion (EDI) in STEM (science, technology, engineering, and math) fields. Despite this leadership, limited research has examined gender disparities in scientific publishing within the Canadian context. This study analyzes over 67,000 articles published in 24 Canadian Science Publishing (CSP) journals between 2010 and 2021 to better understand patterns of gender representation. Findings show that women accounted for less than one-third of published authors across CSP journals. Representation varied by discipline, with higher proportions of women in biomedical sciences and lower proportions of women in engineering - trends that mirror broader national and global patterns. Notably, the proportion of women submitting manuscripts closely matched those published, suggesting that broader workforce disparities may play a larger role than publication bias. Women were less likely to be solo authors or to hold prominent authorship positions, such as first or last author - roles typically associated with research leadership and career advancement. These findings point to the need for a two-fold response: continued efforts to address systemic barriers to women's participation in science, and a review of publishing practices to ensure equitable access, recognition, and inclusion for all researchers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,095 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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