TOWARDS EQUITABLE REPRESENTATION OF WOMEN IN ENGINEERING AT A TECHNICAL INSTITUTION: A CASE STUDY
Notice bibliographique
Résumé
In North America, women account for a lowpercentage of the student population in technology-related fields such as computer science and engineering. While rates of women enrolled in these programs have risen since 1980, the fields remain male-dominated. Why are women so underrepresented in engineering?Technical institutions, such as MIT, have been able toachieve near gender balance in some of their programs.While this was a goal MIT strived for over the past 15years, it shows that common reasons for reducedenrollment rates of women may be addressed by theinstitutions themselves.As a polytechnic institution offering trades, diploma,and accredited degree programs, the institution described in this case serves students from a wide variety of backgrounds with a wide variety of career goals. But the number of women in these programs remains low. We hope that by implementing programs and methods proven toimprove enrollment rates of women at other institutionsBCIT will be able to increase the number of women in theirengineering programs.This paper includes an overview of the institute, anoutline of some of the broader context of engineeringeducation in North America, a description of anintervention carried out by the authors, as well aspreliminary survey and discussion results from theintervention. This paper offers first steps for others whomay want to facilitate discussion at their institutions.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».