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Enregistrement W3173650632 · doi:10.3991/ijet.v16i12.19005

Overcoming Gender Stereotypes in the Process of Social Development and Getting Higher Education in Digital Environment

2021· article· en· W3173650632 sur OpenAlex
Nargiz Abdulina, Aliya Abisheva, Vasily Movchun, Alisa Lobuteva, Liudmila Lobuteva

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyWifeHigher educationQuarter (Canadian coin)PerceptionSocial psychologyProcess (computing)Political scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social development and higher education are among the essential tools for overcoming gender stereotypes. The changes in education associated with the digitalization of learning and work, studies show, have little changed the gender landscape. Studying the opinion of students on the problem of gender relations and stereotypes is relevant in terms of the need to determine the impact of higher education in digital environment on changes in perceptions of behavioural patterns and social roles of men and women. This study examines the impact of gender stereotypes, manifested even in online learning and communication and when working in the new digital economy on student’s choice of a life path, profession, education. The research aims to study the influence of students’ social development in the learning process on the formation of gender stereotypes among them. An anonymous written survey was the most suitable method of the study. The survey involved 350 students of socio-humanitarian, technical and natural specialities (60% − women, 40% − men). It was found that getting higher education in digital environment is crucial to social development, as this stage of life helps individuals overcome gender stereotypes. Yet, gender stereotypes continue to dominate among students anyway. To which extent do students agree that the primary purpose of a woman is the role of wife and mother? Most students (44%) agreed with this view of a woman's role, with varying degrees of confidence. Besides, approximately one in four who answered this question (24%) expressed complete agreement with this statement. On the other hand, about a quarter of respondents (26%) strongly or somewhat disagree with this statement. The results of the study can be used in international practice to overcome gender stereotypes. Social development of a person through higher education in digital environment plays a more critical role in overcoming gender stereotypes than previously thought.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,275

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,321 · 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