Hard/soft, formal/informal, work/learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper discusses insights from a study of women working, or seeking or preparing for work, in the information technology (IT) field. At issue is how and whether alternative career pathways and informally acquired skills and knowledge, as well as the operation of gender in learning and work, are acknowledged by employers, colleagues and participants themselves. Design/methodology/approach Using the qualitative technique of life and work history, this study mapped varied learning pathways of women working in the IT field. We used a feminist approach to explore this field, which is characterised as both highly masculine and filled with opportunities for all workers, including women. Findings Juxtaposing categories present in the data, such as female and male, formal and informal education, work and learning, hard and soft skills, and centre and periphery, we establish that binary constructs are both persistent and tenuous. Research limitations/implications Our analysis challenges assumptions about educating the global workforce and the learning pathways within the IT field. Moreover, it suggests the usefulness of further qualitative research on this topic in other geographic locations or fields of work. Originality/value In questioning epistemological and social binaries, our analysis contributes to the re‐theorisation of conceptions of knowledge and learning. In moving from an either/or to a both/and understanding of them, we offer a different way of talking about how they can be understood.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle