TOWARDS EQUITABLE REPRESENTATION OF WOMEN IN ENGINEERING AT A TECHNICAL INSTITUTION: A CASE STUDY
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle