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Enregistrement W2972682756 · doi:10.1080/19378629.2019.1663859

The Pride and Joy of Engineering? The Identity Work of Male Working-Class Engineering Students

2019· article· en· W2972682756 sur OpenAlexaff
Anna Danielsson, Allison J. Gonsalves, Eva Silfver, Maria Berge

Notice bibliographique

RevueEngineering Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrideIdentity (music)PedagogySociologyEngineering educationWork (physics)Class (philosophy)Focus groupNegotiationMasculinityEthnographyIdentity negotiationGender studiesEngineeringPolitical scienceSocial scienceAestheticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we explore the identity work done by four male, working-class students who participate in a Swedish mechanical engineering program, with a focus on their participation in project work. A focus on how individuals negotiate their participation in science and technology disciplines has proven to be a valuable way to study inclusion and exclusion in such disciplines. This is of particular relevance in engineering education where it is widely argued that change is needed in order to attract new groups of students and provide students with knowledge appropriate for the future society. In this study we conceptualized identity as socially and discursively produced, and focus on tracing students’ identity trajectories. The empirical data consists of ethnographic field notes from lectures, video-recordings of project work, semi-structured interviews, and video-diaries recorded by the students. The findings show that even though all four students unproblematically associate with the ‘technicist’ masculinity of their chosen program it takes considerable work to incorporate the project work into their engineering trajectories. Further, ‘laddish’ masculinities re/produced in higher education in engineering also contribute to a ‘troubled’ identity trajectory for one of the interviewed students.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2019
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Résumé présentoui

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