Gender representation and academic achievement among <scp>STEM‐interested</scp> students in college <scp>STEM</scp> courses
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
Substantial gender equity gaps in postsecondary degree completion persist within many science, technology, engineering, and mathematics (STEM) disciplines, and these disparities have not narrowed during the 21st century. Various explanations of this phenomenon have been offered; one possibility that has received limited attention is that the sparse representation of women itself has adverse effects on the academic achievement-and ultimately the persistence and graduation-of women who take STEM courses. This study explored the relationship between two forms of gender representation (i.e., the proportion of female students within a course and the presence of a female instructor) and grades within a sample of 11,958 STEM-interested undergraduates enrolled in 8686 different STEM courses at 20 colleges and universities. Female student representation within a course predicted greater academic achievement in STEM for all students, and these findings were generally stronger among female students than male students. Female students also consistently benefitted more than male students from having a female STEM instructor. These findings were largely similar across a range of student and course characteristics and were robust to different analytic approaches; a notable exception was that female student representation had particularly favorable outcomes for female students (relative to male students) within mathematics/statistics and computer science courses.
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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 | 0,048 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle