Knitting Theory in STEM Performance Stories: Experiences in Developing a Performance Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Gender equality has made its way to the forefront of discussions across various sectors in the Canadian context. Yet the intentional inclusion of gender and other intersectional identity dimensions is just beginning to permeate the realities of performance measurement and evaluation practitioners, particularly those using program theory. There is a vast body of knowledge regarding the measurement of women’s empowerment, gradually declining availability of resources targeting the inclusion of gender in theory, and even less guidance on integrating gender in theory in the context of gendered programming. Similarly, coordinated efforts from multiple sectors have resulted in an abundance of theory regarding girls and women’s representation, recruitment, retention, and promotion within STEM (Science, Technology, Engineering, and Math) but less guidance on the measurement and evaluation in these areas. This article shares recent efforts to bridge the divide using theory knitting to develop a performance measurement framework addressing the decreasing representation of girls and women across the STEM “leaky pipeline” using the COM-B theory of change model.
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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 | 0,035 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,047 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».