Women and computer science: Alternative routes to computing careers
Notice bibliographique
Résumé
Women's proportional representation in university Computer Science (CS) programs in Canada has been declining. This study set out to (1) provide a clear picture of the recent research into women and computing education and work; (2) develop a model based on past research and the theoretical perspectives of dual-systems theory, social closure, and social control; (3) assess the impact of social controls on women's education and work choices through interviews with computer workers; and (4) compare the trends in computer education and work over time. This study finds support for theories of social closure and control: interviews show that, over time, factors vary in their influences on women's computing career choices. The increasing status of computing work, the broadening applications of computing, the growing shortage of workers, and the narrow entry into CS affect beliefs about computing. Respondents' belief in myths that computing careers involve very little human interaction, and that women lack the kind of curiosity required of a computer scientist, stopped many from entering CS. The encouragement of mathematics teachers, and gaining computer-related experiences positively influence women to study computing. The alternative route to computing through a non-technical job shows that gaining computer experience even in the workplace can influence women making career choices. Women's proportions are increasing in non-university computer education as women's proportions in CS have been declining. Women taking alternative routes to computing careers tend to work in the less technical occupations, and are segregated by sex within high technology industries. They are more likely to work part-time, are clustered in lower paying specialties, and earn less income than men. The income gap is small and narrowing for women with high computer skills. Despite the benefits of high skill computer work, women are increasingly preparing themselves for medium and lower skill computing work through non-university education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».