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Enregistrement W2159817807 · doi:10.2190/8ryv-9jwh-xqmb-qf41

Underrepresentation of Girls and Women in Computer Science: Classification of 1990s Research

2000· article· en· W2159817807 sur OpenAlexaff
Heather Dryburgh

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational Computing Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender and Technology in Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizability theoryCategorizationMathematics educationComputer sciencePsychologyDevelopmental psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proportions of Computer Science (CS) graduates who are women has been declining in the last fifteen years. At a time when the demand for computer programmers and systems analysts has been increasing, why are women becoming a smaller proportion of those enrolling in CS programs? This article presents a categorization by educational stages of the research into this topic, and an evaluation of the generalizability of findings to broader contexts. The categorization shows that the most extensive research on women in computing is done at the post-secondary stage, and uses students as non-randomly selected subjects. These studies are non-comprehensive, but where similar results are found in a number of studies, the findings are supported. The emphasis in research focuses on structural factors at the elementary stage, but by the post-secondary stage the emphasis is more likely to be on social psychological factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,232
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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