WHY DO FEWER WOMEN THAN MEN APPLY FOR GRANTS AFTER THEIR PHDS?
Notice bibliographique
Résumé
In spring 2013, the Society for American Archaeology created the Task Force on Gender Disparities in Archaeological Grant Submissions because of an apparent disparity in the rates of senior (post-PhD) proposal submissions by men and women to archaeology programs at the National Science Foundation (NSF) and the Wenner-Gren Foundation for Anthropological Research. Although NSF success rates for men and women between 2009 and 2013 were roughly equal, the number of senior women archaeology submissions was half that of men. Given the documented increase in the proportion of women in academic archaeology, this representation of women seemed low. Moreover, submissions for NSF doctoral dissertation improvement grants were evenly divided between men and women. Statistics for Wenner-Gren noted the same general disparity in archaeology. This study examines and integrates a variety of data sources, including interviews with post-PhD women, to determine whether or not there is a problem in research grant submissions. Although the results indicate that there is a problem, it is multifaceted. Women are not well represented at research-intensive universities, and some women instead practice what we term “scaffolding” to integrate smaller pots of money to accomplish their research. Recommendations are provided for female applicants, academic departments, the Society for American Archaeology, and granting agencies.
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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 | 0,013 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».