MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3047526281 · doi:10.25071/1916-4467.40470

Gender Equity in Physics Education: Modeling a Future for Canadian Physics Education Research

2020· article· en· W3047526281 sur OpenAlexaffvenueabout
Lindsay Mainhood

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association for Curriculum Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)Delphi methodPhysics educationDelphiGender equityPresentation (obstetrics)Political scienceMathematics educationSocial scienceSociologyPsychologyComputer scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this early-stage study is to determine if and how Canada’s physics education researchers are working to solve the problem of women’s underrepresentation in physics education, and to develop an expert opinion-based model for institutions to address gender equity issues in physics education (at all levels). The study will: 1) identify physics education practices that physics education research (PER) experts have found to be supportive of gender equity; 2) identify Canada’s PER experts and their research focuses; (3) conduct a Delphi study with Canada’s PER experts to gain consensus on how PER can inform and support gender equity in physics education; and (4) develop a model to guide ongoing PER in Canada to support the achievement of gender equity in physics education. Results of preliminary phases of the study include emergent themes from interviews with international PER experts on gender-equitable physics education practices and initial descriptions of the landscape of PER in Canada. These are based on content analysis of online biographies for all individuals working in Physics or Education departments across all Canadian universities. The presentation aims to generate discussion on these results and the proceeding phases of the study.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Explorer davantage

Même revueJournal of the Canadian Association for Curriculum StudiesMême sujetCareer Development and DiversityTravaux en français237 207