Innovative outreach programs to attract and retain women in undergraduate engineering programs
Notice bibliographique
Résumé
Statistics Canada figures for 1998 show that women comprise two-thirds of graduates with degrees in fine arts, humanities and social sciences, yet only 12% of graduates in the science and technology fields are women. For the engineering profession alone, the figures are even more daunting - only 5% of registered Professional Engineers in Canada in 1998 were women. We can no longer afford to exclude the vast pool of talent represented by women, therefore effective recruitment and retention programs are necessary to encourage more women to consider a career in the field of engineering. This paper describes several projects undertaken at Ryerson Polytechnic University to increase the participation of women in engineering. These projects include the 'Discover Engineering' Summer Camp, in-class high school workshop program, one day engineering career conference, on-line mentoring program, student 'drop-in' hours and an incoming student welcoming reception. The paper discusses the impact of these initiatives, as measured by follow-up surveys and other evaluation tools. Figure 2, showing data broken down by gender, reveals an interesting snapshot of the state of engineering profession in Canada (Ontario data is representative of national statistics). While reasons for declining interest in engineering as a career are a focus of intense discussion within the profession and academia and are based on larger societal issues, it is clear that more women than ever are interested in pursuing engineering.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».