Mind the gap: gender disparities still to be addressed in <scp>UK</scp> Higher Education geography
Notice bibliographique
Résumé
This paper evidences persistent gender inequalities in UK higher education ( HE ) geography departments. The two key sources of data used are: Higher Education Statistics Agency ( HESA ) data for staff and students, which affords a longitudinal response to earlier surveys by M c D owell and M c D owell and Peake of women in UK university geography departments, and a qualitative survey of the UK HE geography community undertaken in 2010 that sought more roundly to capture respondent reflections on their careers, choices, status and experiences. Findings show that although the gender gap is closing within HE geography in the UK there are significant ongoing gender disparities. Therefore, the paper argues that the long and demanding process of reducing gender inequalities (alongside other, equally vital intersectional inequalities) requires continued commitment. Furthermore, respondents evidence the cost of these inequalities: enablers and barriers to job security and career progression can have long‐term impacts on quality of life and financial security, and affect personal life decisions. In recent years the UK ‐based A thena S wan and Gender Equality Charter Mark agendas have prompted universities to address gendered disparities and the authors note a changing zeitgeist. The survey findings point to the need for sustained leadership within geography departments to address the day‐to‐day gender – and other – inequalities experienced in the workplace.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».