Egyptian Women in Science, Technology, Engineering, and Mathematics Education and Industry: Experience and Analysis [Women in Engineering]
Notice bibliographique
Résumé
When I first arrived at the Telecommunications Research Lab (TRLab) at Queen’s University’s School of Computing, Kingston, ON, Canada, in November 2009 to embark on my journey as a Ph.D. scholar, I was a member of a diverse lab. There were students with multiple nationalities, religions, and ethnicities. However, I was, at the time, the only female ( <xref ref-type="fig" rid="fig1" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Figure 1</xref> ). My colleagues told me back then that there was another female student who had finished her M.Sc. degree and left months before me. My supervisor, Prof. Hossam Hassanein, was a great mentor. He was very supportive, and he spared no effort to make my transition across the Atlantic as smooth as could be. However, he did not try to make the work easy, never assuming I would not be able to handle it. For the time I stayed there, he guided me toward learning new things and working on research and organizational tasks as much as the next guy. I looked around, and there were, in general, few females in the computing labs at the school back then. I was soon joined by another female colleague, and over the next two years, more female colleagues joined our lab. The representation of females increased gradually, but my initial observation remained: there were not many female graduate students joining the computing major at Queen’s University compared to males.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».