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Enregistrement W3036745759 · doi:10.24908/pceea.vi0.14147

WHERE ARE THEY NOW? UNDERSTANDING CAREER PERSISTENCE OF WOMEN IN ENGINEERING PRACTICE IN MANITOBA

2020· article· en· W3036745759 sur OpenAlexaffvenueabout
Kathryn Atamanchuk, Marcia Friesen

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)LicensureRetention ratePersistence (discontinuity)Underrepresented MinorityWork (physics)Entry LevelPsychologyMedical educationEngineering ethicsPedagogySociologyEngineeringMedicineMarketingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women are underrepresented in the Canadian engineering profession at a rate of nearly 10:1 when compared to their male counterparts. This poses a problem for a profession whose goal is to provide innovative and inclusive solutions that work for all people. In Manitoba, while women are underrepresented in engineering at the same rate as the national average, there is also evidence that some either never enter the profession after graduation, or leave at various stages in their career. While there is significant literature to examine recruitment to and retention of women to engineering study at colleges and universities, there is much less research on women’s persistence in engineering practice post-graduation. Accordingly, this study was designed to address the research question: What are the elements of women’s experiences in the engineering profession that both enable and deter their persistence in the profession, and how do these elements or factors interact with one another over time & space? The findings generally align with the literature-based conceptual framework and indicate that this is a multi-dimensional problem that includes factors such as a need for improved work-life balance, workplace cultural shifts, and confidence building. Implications of these finding include a need to support both new graduates in the licensure process and former members who wish to return to practice. Concrete proposals to ease re-entry to practice are also presented.

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)0,006
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 enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0160,006
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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