Factors Affecting Gender Equity in the Choice of Science and Technology Careers among Secondary School Students in Edo State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
<p class="apa">The study investigated the factors affecting gender equity in science and technology among senior secondary school students. The study was carried out at the University of Benin Demonstration Secondary School in Benin City, Edo State, Nigeria. One hundred and fifty students of average age 15 years in their penultimate year were administered the questionnaires for the study. The data for the study was collected from a survey instrument titled, “Career Determinants. Analysis of the data revealed that sex, parental, peer influences, social and cultural stereotyping were the major factors affecting gender inequity in the choice of careers in science and technology among secondary school students. Less than 40% of the girls indicated interest in science and technology subjects even though they had the ability. More than sixty-five percent of the boys indicated interest in science and technology subjects even though they were not academically prepared for them. It was therefore suggested that gender equity in science and technology could be fostered by designing a training program in science to build confidence and assertive skills in students at the junior secondary school level. Recommendations were also made that seminars should be conducted for parents and teachers in primary schools to desensitize stereotyping acquired through socialization processes and cultural practices.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».