What determines feelings of belonging and majoring in an academic field? Isolating factors by comparing psychology and philosophy
Notice bibliographique
Résumé
Feelings of belonging are integral in people's choice of what career to pursue. Women and men are disproportionately represented across careers, starting with academic training. The present research focuses on two fields that are similar in their history and subject matter but feature inverse gender gaps—psychology (more women than men) and philosophy (more men than women)—to investigate how theorized explanations for academic gender gaps contribute to feelings of belonging. Specifically, we simultaneously model the relative contribution of theoretically relevant individual differences (empathizing, systematizing, and intellectual combativeness) as well as life goals (prioritization of family, money, and status) to feelings of belonging and majoring in psychology or philosophy. We find that men report higher intellectual combativeness than women, and intellectual combativeness predicts feelings of belonging and majoring in philosophy over psychology. Although systematizing and empathizing are predictive of belonging and, in turn, majoring in psychology and philosophy, respectively, when other factors are taken into account, women and men do not differ in empathizing and systematizing. Women, more than men, report prioritizing having a family, wealth, and status in choosing a career, and these directly or indirectly feed into feelings of belonging and majoring in psychology, in contrast to prior theory. Together, these findings suggest that students’ perceptions of their own combativeness and the extent to which they desire money and status play essential roles in women's feeling they belong in psychology and men's feeling they belong in philosophy.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».