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Enregistrement W3089769389 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-11101

ENGIE - promoting gender balance in the area of earth science and engineering

2020· article· en· W3089769389 sur OpenAlexaboutno aff
Adrienn Cseko, Éva Hartai, Isabel Fernández, Lena Abrahamsson, Iva Kolenković Močilac, Silvia Giuliani, Ariadna Ortgea Rodriguez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTechnology Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGender balanceBenchmarkingGender equalityBalance (ability)Political sciencePublic relationsEngineeringSociologyMedicineBusinessMarketingGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The Raw Materials Community of the European Institute of Innovation and Technology (EIT RM) is supporting the implementation of a project which aims to attract 13-18 year old girls to study geosciences and related engineering disciplines, with the objective of improving the gender balance in these fields at entry level to tertiary education and the workplace. The project ‘ENGIE – Encouraging Girls to Study Geosciences and Engineering’ will focus on informing and inspiring secondary school female students as career decisions are made generally in this period of their lives. It started in January 2020 and will last for three years.</p><p>ENGIE will support awareness raising activities in more than 20 European countries to encourage 13-18 years old girls to study geosciences and geo-engineering. Public bodies, schools, research centres, universities, professional organisations and on gender equality will be brought together, and strategies will be formulated on the basis of European and international benchmarking. Best practices and success stories will be taken over from countries where STEM education and geo-sciences have already been successfully promoted among young women (Australia, Canada, US) and also from leading European countries in this area, such as Sweden or Finland. Experiences gained during the implementation of national actions will be used for the formulation of longer-term strategies so that the expected higher interest for these professions can be satisfied by proper education and career opportunities in Europe.<br>The ENGIE project will focus on raising the girls’ interest in a well-defined area: geosciences and geo-engineering. This will help the project partners to formulate very clear messages. One of the challenges in supporting gender equality in research is the shortage of knowledge on how to effectively encourage and sustain ayoung woman’s interest in STEM. ENGIE will address this issue by conducting research and gathering comprehensive knowledge on what keeps women away from geosciences and engineering. In the frame of the project, an extensive communication strategy will be developed and progress will be monitored. Innovative approach of this project relies on the creation of a platform for the co-operation between competent international partners, who are strongly interested in tackling this shortage (future employers inclusive).</p><p>ENGIE will be implemented by the cooperation of 26 institutions. The partnership involves 3 universities (University of Miskolc, Luleå University of Technology and University of Zagreb), 2 research centres (Italian National Research Council and La Palma Research Centre) and a European-level professional geoscience organisation (European Federation of Geologists). 20 national member associations of EFG will also take part in the project implementation as Linked Third Parties. By their contribution, the project activities will be extended to more than 20 European countries.</p>

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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