Gender Differences in First Jobs for New US PhDs in the Mathematical\n Sciences
Notice bibliographique
Résumé
We take a long term look at initial employment trends for new doctorates with\nan eye towards gender, citizenship, and gender and citizenship differences by\nanalyzing data from 1991-2015 AMS-ASA-IMS-MAA- SIAM Annual Surveys. The data\nshow that the unemployment rate for women has been equal to or lower than the\nrate for men during most of the last quarter century. The one exception is that\nbetween 2001 and 2015 the unemployment rate for women who are not U.S. citizens\nwas higher than the rate for non-citizen men. The unemployment rates are higher\nfor males who are U.S. citizens than for non-citizen males in the last fifteen\nyears, a puzzling trend. The data show that men from all pure math programs are\nconsiderably more likely than women to take jobs at the top-ranking and\ntop-producing math departments. The data show women take jobs at departments in\nwhich the highest degree is a bachelor's degree at much higher rates and men\ntake jobs in business and industry at considerably higher rates. We also find\nthat men from the top-ranking or top-producing doctoral programs tend to be\nmore likely to take jobs at academic institutions or research institutes at\nleast on a par with their degreegranting institutions.\n
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».