Penalized for Excellence: The Invisible Hand of Career-Track Stratification
Notice bibliographique
Résumé
Inequities persist in the engineering profession despite nearly four decades of diversity and inclusion efforts. In this paper, we propose an institutional mechanism to explain this persistence-career track stratification. When engineering educators and researchers frame engineers' careers as personal journeys, we implicitly characterize diverse promotion patterns as the product of individuals ' idiosyncratic interests, values, goals and competencies, leaving ourselves open to meritocratic explanations of career mobility. In contrast, when we account for systemic inequities in organizations and society by critically examining engineers' careers in the aggregate, it is possible to gain insights into the "hidden curriculum" 1 of professional advancement. In this paper, we take the latter approach, adopting a critical secondary analysis of data originally collected for a project on situated workplace learning. The key contribution of our analysis is to reframe the personal choice narrative of career advancement with a structural explanation of career stratification based on Jeannie Oakes' educational tracking research, and Audre Lord's powerful notion of "dominant fantasies." 2 To the extent that we treat engineers' career trajectories as differentially accessible opportunities rather than meritocratic products of individual competencies and preferences, we position ourselves well to understand and dismantle persistent inequities in the profession.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».