Change the Numbers: Equity, Diversity, and Inclusivity in STEM | Imogen Coe | TEDxRyersonU
Notice bibliographique
Résumé
In her talk, Imogen Coe addresses the lack of female representation in STEM; science, technology, engineering and math. Using humour and real life examples, she encourages women (and their allies) to break barriers, challenge stereotypes and demand their opportunity to contribute to science. Dr. Imogen Coe has worked extensively as an academic scientist and administrator, challenging stereotypes and breaking barriers for girls and women in her field. Imogen sees the the lack of equity, diversity and inclusivity in STEM at Ryerson University in her role as professor and dean of the faculty of science. Low confidence levels and under-representation of young women in STEM disciplines means that we are losing important skill sets and talent, limiting our ability to solve complex problems such as climate change. Imogen is an advocate for women in STEM and she uses data and evidence to demonstrate unfair practices, while providing suggestions on how to fix the system. As someone who was raised with a strong sense of social justice, Imogen believes in the fundamental right of everyone to contribute and participate in STEM to their full potential. Imogen firmly believes that EDI in STEM is not just a woman’s rights issue, but a human rights issue. This talk was given at a TEDx event using the TED conference format but independently organized by a local community. Learn more at http://ted.com/tedx
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,004 |
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 ».