Gender Imbalance in Science: Analytical Overview and Best Global Practices
Notice bibliographique
Résumé
The research aims to conduct an analytical overview of advanced international practices in identifying gender imbalances in scientific research activities to develop recommendations for Kazakhstan. In the article, the authors examine advanced foreign strategies and approaches, including the establishment of a goal-setting system, policies, and monitoring support programs (i.e., preferential hiring policies, professional development, and incentives for gender equality research). The study analyzes the strategic directions and advanced practices of foreign countries based on the use of the STEM and Gender Advancement indicator matrix, as well as conducting a bibliographic analysis using the VosViewer soſtware. The bibliographic analysis identified the following cluster networks: “Science and Research,” “Gender Inequality,” and “Employment and Gender Segregation.” The research work investigates advanced practices from Sweden, Denmark, Norway, Iceland, Germany, Canada, Australia, Kuwait, Egypt, and Algeria in addressing gender imbalances in the scientific environment. Among the identified practices are mentoring programs, quota allocations, improved research funding, and legislative changes. During the analysis, advanced practices were identified for potential adaptation to Kazakhstan’s conditions in the future.
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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 | 0,059 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,023 |
| Communication savante | 0,028 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».