Biais de genre et de culture: découvrez deux articles récents de Paul Sebo
Les inégalités de genre sont fréquentes en médecine académique. Plusieurs études ont par exemple montré que les femmes étaient sous-représentées comme auteurs d’articles scientifiques. Mais qu’en est-il pour la médecine de premier recours ? Notre étude a évalué l’évolution sur 20 ans de la proportion d’auteurs femmes (PAF) dans les dix revues de médecine de premier recours les plus prestigieuses. Les données montrent une évolution positive de la PAF (18% d’augmentation en valeur absolue entre 2002 et 2021, parité atteinte pour quasi toutes les revues).
- Seboe P, Clair C. Twenty-Year Trends of Female First Authorship in a Selection of Primary Healthcare Journals. Journal of general internal medicine. 2022;. doi:10.1007/s11606-022-07391-x
Les outils de détection de genre, tels que Gender API ou NamSor, sont de plus en plus souvent utilisés en recherche pour déterminer le genre à partir du prénom des individus, par exemple pour effectuer des études sur les inégalités de genre. Les chercheurs se basent en général sur les « paramètres d’exactitude » fournis par ces outils pour évaluer la justesse de la détermination, et excluent les requêtes pour lesquelles le niveau d’exactitude est inférieur à une valeur prédéfinie en espérant ainsi limiter le risque d’erreurs de classification (prénom masculin considéré comme féminin, ou l’inverse). Notre étude a montré que le recours à ces paramètres d’exactitude ne permettait pas d’améliorer la performance des outils de détection de genre.
- Seboe P. Are Accuracy Parameters Useful for Improving the Performance of Gender Detection Tools? A Comparative Study with Western and Chinese Names. Journal of general internal medicine. 2022;. doi:10.1007/s11606-022-07469-6
4 avr. 2022