Towards the SDGs for gender equality and decent work: investigating major challenges faced by Brazilian women in STEM careers with international experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper aims to understand the main difficulties faced by women throughout their careers in Brazil and abroad. Based on the information gathered from these experiences, it seeks to advance the discussion on women's participation in STEM focusing on SDG 5 (gender equality) and SDG 8 (decent work). The main difficulties experienced by women in STEM as discussed in the academic literature were mapped. This provided input to develop a questionnaire containing qualitative and quantitative questions used to conduct interviews with women working in STEM. The sample consisted of highly qualified professionals working in high positions in the hierarchies of multinational companies in the STEM field with experience both in Brazil and abroad. The data collected was analyzed using a mixed-methods approach, including content analysis for qualitative questions and the Grey Relational Analysis for quantitative questions. The results revealed that the lack of flexible work systems, the scarcity of gender-sensitive organizational policies and labor policies, and the prevalence of traditional cultural models are some of the main difficulties faced both in Brazil and abroad by the women interviewed. The need to discuss issues of gender equality and decent work in the early stages of education is important for increasing women’s participation in STEM, which is a critical factor in the development of inclusive organizations and in fully achieving the sustainable development of society. This paper presents a unique perspective of the perceived difficulties faced by executive women who worked in Brazil and in different countries (i.e., Canada, Denmark, France, Germany, Switzerland and the United States). Gender equality in organizations is highly context-dependent, and cross-cultural analysis generates relevant insights to face the challenges and advance the discussion on women’s participation in STEM.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle