Gender Perspectives on Academic Leadership in African Universities
Notice bibliographique
Résumé
Women are under-represented in higher education leadership across the globe, with the gender gap in Africa being even more pronounced. This article reports gender-disaggregated statistics for senior academic leadership at 16 African research-intensive universities. The gender gap at the level of Vice-Chancellor (VC), the executive head of the university, is striking and is replicated at each leadership level. Women represented only 13% of VCs, half the universities had fewer than 50% women in their executive teams and half had fewer than 30% female Deans. The article also presents the results of an online survey instrument that was administered to faculty members at Deans’ level and above at six of the institutions spread across South Africa, Ghana, and Rwanda to gain insights into women’s academic leadership. Women ranked competence and experience as the most important factors in their leadership accession, indicative of belief in their own abilities and self-worth. They expressed a need for mentoring, measures to address discrimination and greater visibility. A wide gap was evident in men’s and women’s understanding of obstacles to more women occupying leadership positions. Men placed responsibility for the gender gap on women, stating that few are suitably qualified, and that women do not aspire to senior leadership positions. For their part, women pointed to systemic institutional failures as responsible for their under-representation.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».