Ontario Network of Women in Engineering Case Study: Indicators of Success and Reflections on Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
The Ontario Network of Women in Engineering (ONWiE) was formed in 2005 and is a partnership of the 16 Schools and Faculties of Engineering and Applied Science in Ontario—a group that accounts for almost half (44%) of undergraduate engineering students in Canada. The mandate of the network is to advance gender diversity in the engineering profession by encouraging the next generation of women to study and pursue careers in engineering. By sharing resources and effective outreach practices among members, the collective impact of ONWiE has been significant. Since its formation, ONWiE programs have influenced young women, their parents, and community leaders, thus far engaging with over 28,000 participants. Both qualitative and quantitative indicators confirm ONWiE’s efficacy in dispelling stereotypical ideas regarding who can be an engineer, what engineers do, and the globally important role they play. Since 2005, the number of female students applying for engineering programs in Ontario has tripled. This case study highlights key successes, not only in terms of immediate feedback from participants in ONWiE programs, but also its longer-term impacts on gender diversity within undergraduate engineering programs. We also reflect on the lessons we have learned—not least, the factors that have contributed to the success of the collaboration—and the value of linking outreach programs to social science research.
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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 | 0,001 | 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 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 ».