Surviving the Sexodus Project: How STEM Women Approach Career Challenges
Notice bibliographique
Résumé
That many women leave science somewhere between undergraduate studies and senior scientist positions has been well noted. Honest discussion of the challenges women face within and outside the STEM pipeline is required to highlight the reasons women advance to senior STEM positions in lower numbers than men. Importantly, such discussion offers a unique opportunity for women who have “been there” to share how they have coped with career obstacles and aid others facing the similar problems. The “Surviving the Sexodus” project began as a discussion between long‐time friends of how they walked the paths of two very different scientific careers. It resulted in an overwhelming response from other women scientists willing to share their stories to support, mentor and encourage others. In this talk we will examine the patterns and themes that have emerged from these stories. Why do women want to share their stories in this way and what do they feel it can offer to colleagues and students? Which survival strategies emerge at different career stages and which cross disciplines to be widely valuable for women? We will address these trends and how they fit with the larger culture of support for women in science and share insights both from our own stories and those that have been told to us.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».