Perceived career challenges and response strategies of women in the advanced technology sector
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to gain a better understanding of the perceived barriers to career advancement specific to women in the advanced technology sectors. Strategies employed in response to perceived barriers are also examined. Empirical results are based on analysis of qualitative data from a sample of 115 women members of Canadian Women in Technology. Personal-, firm- and industry-level barriers to career advancement were documented. The respondents attributed a high proportion of the challenges they encountered to gender. Respondents were most likely to resolve challenges through personal, or ‘do-it-yourself’, solutions. Few cited firm- or industry-related support structures. While mentoring was identified as a frequently used response strategy through which women address career challenges, the majority of firms in the advanced technology sector lack sufficient numbers of suitable women mentors. The lack of mentorship opportunities is particularly acute for women entrepreneurs. The findings are discussed from the context of contradictions between an industry need to attract and retain entrepreneurial talent and respondents’ perceived career barriers. Industry-level remedial strategies are advanced in the form of: a women's mentoring programme; case studies about successful women entrepreneurs and a website to inform women about career advancement strategies. The programmes were designed by the research team to respond to the challenges cited by women and were implemented in cooperation with the trade association as a critical component of an on-going applied research programme.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».