Editorial: Women in chemistry 2022
Notice bibliographique
Résumé
A wide plethora of research exists on women in STEM education, but research by female chemists in educational and employment settings is scarce, especially in the Middle East and North Africa region. Most current industries use computer-driven machinery, and rising levels of automation and automated control systems that are driven by machines have altered shop floor procedures. The necessary qualifications and skills for chemistry jobs have changed as a result. Chemistry education in Egypt is advancing. At least 15 STEM high schools operated by the Education Ministry have been established since 2011. In 2017, 43% of Egypt’s university STEM students were women which is higher than the percentage in the UK and all over the globe. The percentage increased to reach almost 47% in 2018/2019 as was reported in the Higher education bulletin from CAPMAS. The percentage of female graduates by field is shown in the 2021 UNESCO scientific report using data from 2018: agriculture 49.4%, engineering 20.9%, health & welfare 56%, natural sciences 64.2%, and ICT 36.8%. According to UNESCO data, in 2018 only 46% of Egypt’s total number of scientific researchers were women. This percentage exceeds the average percentage of female researchers in the Arab World which accounts for around 43% and that of EU which accounts for 34%. Women must engage in all fields in order for societies to advance and stay up with the times. However, in some fields, such as the male-dominated field of Mechanical and Electrical Engineering, there is very little female representation, so we are striving to raise awareness among youth in society. This editorial plays a small part in this by documenting women’s work in chemistry with all of its qualitative ramifications, highlighting successful research stories, and focusing on advancing and sustaining the presence in public and private sector institutions to emphasize the significance of women working in this profession and empowering them in the field of Chemistry. Diverse international representation of researchers have contributed to this Research Topic in the 2022 edition and all the manuscripts were published after a thorough peer review process. The following is a summary of the areas and contributions in each of these manuscripts organized in terms of broad research topics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,177 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».