The status of women cognitive scientists in Canada: Insights from publicly available NSERC funding data
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.
Notice bibliographique
Résumé
A crucial question within science and academia, and cognitive science specifically, is whether there is gender disparity in opportunity and advancement over the professional lifespan (e.g., Ceci, Ginther, Kahn, & Williams, 2014; Geraci, Balsis, & Busch, 2015; Valian, 1998). To investigate this question, we analyzed gender distributions in publicly available federal funding data from the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) of Canada that are specific to cognitive psychology and cognitive neuroscience. There were three key results. First, the proportion of women cognitive scientists progressively diminished at each career stage, particularly at the transition between graduate and postdoctoral studies. Second, female principal investigators (PI) received smaller average Discovery Grant amounts, and were less likely to receive Discovery Accelerator Supplements as a proportion of all Discovery Grants funded. Finally, at the PI level, gender differences were relatively smaller for institution-initiated grants (i.e., Canada Research Chairs) vs. investigator-initiated grants (i.e., Discovery Grants). It is our hope that presentation of such data, in concert with other recent reports for our field (e.g., Klatzky, Holt, & Behrmann, 2015; Peelle, 2016; Vaid & Geraci, 2016), continues to raise awareness that gender parity issues remain a concern that deserves ongoing attention within the field of cognitive science in Canada.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle