Gender Representation In Architectural Engineering – Is It All In The Name?
Notice bibliographique
Résumé
Under-representation of women in engineering is of concern as the decreasing supply of qualified engineers continues to plague the nation's advancement.Understanding what factors influence choices of engineering disciplines has the potential for altering education to accommodate a more diverse student body that can be successful in engineering.University statistics reflect that the Architectural Engineering program at this school is comprised of 35% women, while the other engineering programs attract at best 20% women and at worst 5% women.The Architectural Engineering program at this university is in fact one of the most intense structural engineering programs in the country requiring 203 quarter units to complete and upper division courses in integrated design of buildings using concrete, steel, wood and masonry along with seismic design of buildings.The department is however housed in the College of Architecture and Environmental Design rather than the College of Engineering.This overall research study explores the learning styles of different engineering disciplines and the learning styles preferred by students who select these disciplines as academic majors and careers.The work in progress centers on surveys of students in engineering programs at this university.A preliminary survey of women in the ARCE department was administered to discover why these women personally chose ARCE as a major, why they persist in the major, and why they think women are so largely represented in the major.A more detailed survey will follow from this work which specifically investigates the three components of the integrated learning style taxonomy -motivation, engagement and learning processes of both women and men in the ARCE department.Future work will investigate other engineering disciplines that represent maximum differential in representation of women from that of ARCE at this university as well as engineering programs at other universities.
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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».