Gender and Professional Career Plans of High School Students in Comparative Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The time when young women left the labour force upon marriage, and thus had much more modest educational and occupational expectations than young men, belongs to history. Recent studies in the USA and Canada show that at 15, girls now plan to attain higher levels of education and are more determined to enter professional careers than boys. We seek to establish whether this is the case in many different cultures and socio-economic conditions. To this end, we analyse the data from the 2006 round of the OECD’s Program for International Student Assessment (PISA), conducted in over 50 countries. First we establish whether girls are more ambitious than boys across countries when we control for the variation in academic ability, home and school environments. Second we examine the possibility that the attraction to professional occupations can be explained by gender-typed choices, i.e. girls ’ preference for nursing and teaching versus boys ’ determination to enter trades. Third, we examine how school characteristics, i.e. the proportion of female students, school resources, socio-economic characteristics of parents as well as the macro-social contexts, i.e. labour market opportunities open to women, may help girls set higher achievement goals. Finally, we consider how likely are girls, compared to boys, to answer questions about career plans, because any gender bias in the patterns of missing data might affect the overall conclusions. We conclude by discussing the implications of these gender differences, with a special focus on a dilemma they may pose for policy makers.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».