On the Compliance of Women Engineers with a Gendered Scientific System
Notice bibliographique
Résumé
There has been considerable effort in the last decade to increase the participation of women in engineering through various policies. However, there has been little empirical research on gender disparities in engineering which help underpin the effective preparation, co-ordination, and implementation of the science and technology (S&T) policies. This article aims to present a comprehensive gendered analysis of engineering publications across different specialties and provide a cross-gender analysis of research output and scientific impact of engineering researchers in academic, governmental, and industrial sectors. For this purpose, 679,338 engineering articles published from 2008 to 2013 are extracted from the Web of Science database and 974,837 authorships are analyzed. The structures of co-authorship collaboration networks in different engineering disciplines are examined, highlighting the role of female scientists in the diffusion of knowledge. The findings reveal that men dominate 80% of all the scientific production in engineering. Women engineers publish their papers in journals with higher Impact Factors than their male peers, but their work receives lower recognition (fewer citations) from the scientific community. Engineers-regardless of their gender-contribute to the reproduction of the male-dominated scientific structures through forming and repeating their collaborations predominantly with men. The results of this study call for integration of data driven gender-related policies in existing S&T discourse.
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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 | 0,032 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».