Empowering Women through TVET Training in Male Dominated Trades: A Project Supported by Canadian Embassy at Nakuru Training Institute Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Globally a wide gender gap has persisted over the years at all levels of Science, Technology, Engineering and Math (STEM) disciplines. Girls and women are systematically tracked away from science and math throughout their education, limiting their access, preparation and opportunities to go into these fields as adults. Women make up only 28% of the workforce in STEM. Men vastly outnumber women majoring in most STEM fields in college and in the market place. There is still a gross underrepresentation of women in the STEM fields in Sub-Saharan Africa (SSA) where the share of females graduating from tertiary education engineering fields is below 30%. The under-representation is a concern both for gender equality and economic competitiveness. // This study was based on Instructional Theory for Skills Development. It applied descriptive survey method. The study sample was 76 TVET female students, 36 for pre-training survey and 40 for post training survey. A gender based survey on the issues affecting women in the society, their employability and if young women would enroll in male dominated course given an opportunity was done. The project trained 40 women in technical skills for employability in two male dominated careers; electrical wireman and plumbing and pipe fittings. The 40 women were linked to industries for job related experience and were further registered for examination by National Industrial Training Authority (NITA) in Kenya. They recorded 100% pass rate and were certificated. 80% of the young women and girls are gainfully employed while 20% are pursuing further training. The study found out that young women are willing and are capable of training in skills in male dominated TVET sectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».