Los efectos diferenciados por la carga de cuidado durante la crisis de la COVID-19 en mujeres científicas: una reflexión sobre los desafíos y posibles acciones en Colombia
Notice bibliographique
Résumé
Durante la pandemia de la COVID-19 a las tradicionales actividades científico-académicas, se sumaron en paralelo el cuidado de los hijos o de los familiares, mayor carga del trabajo doméstico, nuevos retos de educación virtual, incluso manejo de salud mental de colegas, estudiantes y asistentes de investigación. Aunque el virus SARS-CoV-2 no discrimina en género o raza en su contagio, varios estudios demuestran que la pandemia afecta de manera desproporcionada la productividad de la investigación hecha por las mujeres en la academia y ciencia, especialmente a las madres. Antes de la pandemia la perspectiva de género ya era un tema poco abordado en las políticas de ciencia, tecnología e innovación colombianas, por lo que es más que necesario discutir los desafíos que las mujeres científicas colombianas enfrentan como resultado de la pandemia en el país. A partir de la revisión crítica de la literatura disponible sobre los retos ampliados para las mujeres científicas debido a la pandemia, se presentan recomendaciones de posibles acciones y estrategias multisectoriales dirigidas a minimizar el impacto de la COVID-19 en las comunidades históricamente subrepresentadas en la academia y la ciencia en nuestro país. La evidencia ya existente sobre los efectos diferenciados de la pandemia debe generar reflexión sobre cómo apoyar al personal científico en Colombia, en especial a madres y cuidadores. Se requieren estrategias para identificar intervenciones durante y después de la pandemia que estén orientadas a responder equitativamente a los impactos desiguales entre géneros en la academia y la ciencia colombiana.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».