EQUIDADE NA EDUCAÇÃO STEM PARA TODOS OS GÊNEROS
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
Talento é distribuído igualmente por todos os grupos socioculturais, porém quando se trata do acesso a oportunidades, as barreiras sistêmicas são visíveis. Isso é particularmente verdadeiro nas profissões envolvendo Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática (STEM). A sub-representação de grupos marginalizados nos contextos STEM é generalizada. Negros, índios e minorias sexuais ou de gênero e indivíduos com deficiência continuam com menor probabilidade de serem integrados com sucesso nos cursos e profissões de STEM. Esses indivíduos podem ser questionados sobre sua competência, desafiados em conhecimentos científicos e, consequentemente, invisibilizados como cientistas. Dezenas de relatórios e estudos empíricos documentam que essas experiências são muito comuns como características do cenário contra o qual o desenvolvimento acadêmico e de carreira se desenrola para muitos de grupos sub-representações. Infelizmente, a boa ciência pode ser dificultada em ambientes não civis e negligentes. A ampla integração de todos os segmentos da sociedade nos cursos STEM trará inovações e benefícios sociais significativos para uma sociedade mais sustentável. Mas como o acesso e a oportunidade podem ser facilitados em ambientes de afirmação em apoio a um modelo de desenvolvimento de talentos STEM para todos? Neste artigo, será apresentado uma visão geral sobre os problemas enfrentados pelos grupos marginalizados e sugestões de como podemos trabalhar para reduzir barreiras sistemas para uma educação STEM mais equitativa para todos os gêneros.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle