Notice bibliographique
Résumé
The moulds of masculinity and femininity determined by society are not only determinants of the way in which individuals behave in society, but also determinants of the production and distribution of the resources. The steady development of societies can be achieved when men and women have the equal power with equal opportunities and resources to shape their own lives and to contribute to their families, societies and countries. The internationally recognized indicators of aforesaid gender mainstreaming are the areas of Economic Participation and Opportunity, Educational Attainment, Health and Survival, and Political Empowerment. In Turkey, even though the legal basis of equality of women and men in these areas have been strengthened through legislative regulations enforced, the need to overcome the obstacles women face when participating to social life as complete and equal individuals and taking all precautions for this is still ongoing. In this study, gender equality in the Turkish higher education system was examined. For this purpose, the schooling rates in higher education, employment rates and participation rates in decision making mechanisms in management of women were examined in the light of gender equality indicators. In this study, which was conducted by document reviewing among qualitative research methods, official websites and documents of international organizations and Turkish official institutions were examined in order to access reliable documents related to Turkish Higher Education and gender equality variables. The survey concluded that while the schooling rates in the Turkish higher education and employment rates of women are high, the proportion of female academicians decreased as the academic degrees increased and that the horizontal disintegration patterns between the scientific areas are more visible on the basis of sub-branches. Furthermore, it has been found out that women are not adequately represented in decision-making mechanisms, even though they provide the necessary conditions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».