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Enregistrement W4200275159 · doi:10.1109/istas52410.2021.9629141

Towards a community of care: Counterspaces for women in sTem education

2021· article· en· W4200275159 sur OpenAlexafffund
Robyn Ruttenberg-Rozen, Katelin Hynes, Sarah A. Habibi, Sanya Cardoza, Jennifer Muchmaker

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésNature versus nurtureInformation and Communications TechnologyIdentity (music)Intervention (counseling)SociologyPublic relationsPedagogyGender studiesEngineering ethicsPolitical scienceMedicineNursingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite significant research and intervention efforts there remain significant disparities with the retention of women and women of colour in postsecondary STEM programs. These programs are often inhospitable to women. STEM counterspaces are emerging as important communal spaces that support women and in their identity development in STEM. Counterspaces are community-driven, safe spaces that nurture a sense of belonging through strategies that are validating for intersectional identity development. In this paper, we review existing research about counterspaces that support women and women of colour in STEM. and use the framework of Feminine Ethics of Care to analyze these spaces. Much of the literature on counterspaces covers STEM in general, we therefore make connections to how counterspaces can be applied to ICT education in particular. We conclude the paper with recommendations for ICT education.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,997

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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