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Enregistrement W3024351503 · doi:10.1119/1.5145526

Networks of Support: Investigating a Counterspace that Provides Identity Resources for Minoritized Students in Post-Secondary Physics

2020· article· en· W3024351503 sur OpenAlexaffabout
Allison J. Gonsalves, Hannah Chestnutt

Notice bibliographique

RevueThe Physics Teacher · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Diversity (politics)Mathematics educationPosition (finance)Physics educationPhysicsPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is recent evidence suggesting that formal and informal support networks for minoritized students in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) can contribute to their persistence in the field. These counterspaces can serve as “safe spaces” where deficit notions of minoritized students can be challenged and where a positive collegiate climate can be established. Generally, counterspaces are found outside of STEM departments: with mentors, in campus student groups, or in conferences focused on diversity in STEM. However, two participants in a study by Johnson and colleagues reported evidence suggesting that physics departments themselves can act as counterspaces. We are inspired by this finding to investigate the role that a network of support for minoritized students in a physics department of an Eastern Canadian university has on female students’ experiences in their physics program. In this paper, we present data suggesting that participation in this network can promote forms of participation that may be especially beneficial for minoritized students in physics. We argue that this network acts as a counterspace built into the structure of a university physics department. Furthermore, we suggest that access to counterspaces such as this one may be able to provide identity resources that minoritized students draw on to position themselves as insiders when entering physics programs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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