Global linkages, the higher education pipeline, and national contexts: The worldwide growth of women faculty, 1970–2012
Notice bibliographique
Résumé
Despite the surge in women’s enrollments in higher education over the last several decades, women continue to be unequally represented in faculty careers around the world. In this article, we use data from the United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization (UNESCO) to examine and explain regional and global trends in percentages of women faculty within 92 countries from 1970 to 2012. Drawing on world society and development perspectives, we posit that women’s representation among faculty is influenced by a combination of global norms of justice and women’s rights as well as national contexts. Results of descriptive analyses show remarkable growth over time for all world regions, although gender parity has yet to be reached. Using country fixed effects panel regression strategies, we find that countries with higher levels of women who earn higher education degrees, stronger linkages to global norms of women’s rights, and higher levels of economic development are more likely to have higher percentages of women faculty, with the caveat that the effect of economic development is conditioned by national levels of women’s caregiving burdens. Although the pipeline argument serves as a popular narrative, women’s access to higher education is only part of the story; our analyses indicate that percentages of women faculty are shaped by the intersection of norms, national contexts, and human capital.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».