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Enregistrement W4240617613 · doi:10.24908/ijesjp.v4i1.5992

Why Don’t More American Indians Become Engineers in South Dakota?

2015· article· en· W4240617613 sur OpenAlexvenueno aff
Joanita M. Kant, Wiyaka His Horse Is Thunder, Suzette R. Burckhard, Richard T. Meyers

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Engineering Social Justice and Peace · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPovertyDiversity (politics)Engineering educationValue (mathematics)Native americanAfrican americanIndian countryCultural diversityUnderrepresented MinorityPolitical scienceSociologyMedical educationLawMedicineAnthropologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

American Indians are among the most under-represented groups in the engineering profession in the United States. With increasing interest in diversity, educators and engineers seek to understand why. Often overlooked is simply asking enrolled tribal members of prime college age, “Why don’t more American Indians become engineers?” and “What would it take to attract more?” In this study, we asked these questions and invited commentary about what is needed to gain more engineers from the perspectives of enrolled tribal members from South Dakota, with some of the most poverty-stricken reservations in the nation. Overall, results indicated that the effects of poverty and the resulting survival mentality among American Indians divert attention from what are understood to be privileged pursuits such as engineering education. The study’s findings indicated American Indian interviewees perceived the need for consistent attention to the following issues: 1) amelioration of poverty; 2) better understanding of what engineering is and its tribal relevancy; 3) exposure to engineering with an American Indian cultural emphasis in K-12 schools; 4) presence of role-model engineers in their daily lives; 5) encouragement and support from their peers, families, teachers, Elders, and tribal governments to value science, technology, engineering, and mathematics (STEM) education, particularly engineering fields; and (6) the embedded perceptions of math as a barrier to engineering studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,292
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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