Beyond Persistence: Increasing the Representation of Women Faculty and Leaders in Academic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
In demanding tripartite roles, faculty at Academic Health Sciences Centres provide surgeon training and patient care, while seeking discovery through research and innovation. The persistent imbalance of women in academic surgery has been empirically evident and an intense topic of discussion for decades, yet solutions remain elusive. There has been increasing analysis and scrutiny of the factors affecting women in this domain, while highlighting the disconnect between the current state and our affirmed belief in gender equity in both education and medicine. My Organizational Improvement Plan is focussed on the recognition and resolution of barriers and biases impeding the appointment and promotion of women into faculty and leadership positions in the Department of Surgery at an Ontario University. It will explore the literature; outline theoretical underpinnings (critical theory, feminist theory, social cognition theory); and provide insight into the realm of implicit bias. It will engage authentic and transformative leadership and propose the use of appreciative inquiry as a change implementation framework for an integrated solution. This scholarly work aligns with an overriding public sentiment advocating for change of a social justice nature. Although my doctoral work is limited in scope to women in academic surgery for manageability reasons, it has the potential for scaling and broader application to address inequities that continue to exist for all equity-deserving groups. This is more than the right thing to do. We have a responsibility and obligation in health care and education to pursue equity and social justice.
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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 | 0,011 | 0,035 |
| 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 | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».