Breaking through the silicon wall: gendered opportunities and risks of new technologies
Notice bibliographique
Résumé
Technology design and development has traditionally been characterized by a lack of attention to women's priorities and activities; a lack of analysis of gendered impacts; and the influence of socio-cultural gender norms that position technology as a male pursuit. Advances are seen, but progress continues to be slow. For example, women are highly-represented in biology globally, but participation drops significantly in computational biology, and digital gender gaps in ownership and information and communication technology skills persist. The term "silicon wall" calls attention to the constraints faced by women and under-represented groups in the design, implementation, and appropriation of new technology. At the same time, the acceleration of technology-driven development poses new risks, in the form of AI and digital-based monetary systems, for example. These trends may reverse momentum in gender equality and empowerment through effects on labor force participation and economic opportunities, health and wellbeing, and (lack of) financial inclusion. Steps need to be taken to address gaps, constraints, and lack of opportunities that penalize women and underrepresented groups, in order to break through the silicon wall. This article builds on a forthcoming UNCTAD report to assess the intersection of digital technologies as they intersect with gender, diversity in the technology workplace, and development, in order to understand risks and opportunities for innovation and implementation of new technologies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».