Gender Inequality in Research and Service amongst Natural Sciences and Engineering Professors in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about gender inequality in Canadian professors’ workloads (e.g., if women perform more service than men). To address this gap, we explore the distribution of research and service work amongst Natural Sciences and Engineering (NSE) professors from the Atlantic and Prairie provinces. We further investigate whether women are disproportionately responsible for activities intended to improve gender equity (e.g., youth recruitment targeting girls to account for women’s underrepresentation in NSE); and ascertain the professional and personal effects of heavy service demands. Statistical analyses of a cross-sectional online workplace experiences survey indicated that men spent significantly more time on research than women, while women spent significantly more time on service than men. Women reported significantly more time spent on professional development and outreach activities than men, specifically. Women’s heavier service load was associated with decreased research productivity, longer terms as assistant professors; and below average salaries, as compared to men of similar rank and experience. Moreover, women’s well-being was negatively affected by heavy service. Accordingly, women’s disproportionate responsibility for service is an obstacle to gender equity in academic NSE in Canada; and suggest that initiatives intended to improve gender equity in NSE may be detracting from women’s research time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».