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Enregistrement W4395701910 · doi:10.1177/00207152241243343

To STEM or not to STEM: A cross-national analysis of gender and tertiary graduates in science, technology, engineering, and math, 1998–2018

2024· article· en· W4395701910 sur OpenAlexvenueno aff
Seung-Ah Lee, Christine Min Wotipka, Francisco O. Ramírez, Jieun Song

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationScience and engineeringSociologyMathematicsEngineeringEngineering ethics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The comparative literature on gender and higher education has increasingly focused on differences in access to the fields of science, technology, engineering, and math (STEM). We contribute to this literature through a cross-national analysis of STEM graduates by gender between 1998 and 2018 across 90 countries. Many earlier studies emphasize the positive influence of a global liberal culture on women. More recent scholarship contends that women may be steered away from attaining a STEM degree in more liberal and individualistic societies. Our study shows a lower percentage of women graduates in STEM in countries that are more liberal. However, we find that the opposite is the case for men. Our findings are consistent with the idea that individuals in more liberal cultural contexts are more likely to make degree decisions based on individual preferences that are influenced by gendered societal norms. Both women and men are more likely to “indulge in their gendered selves” in these cultural contexts. Our findings are inconsistent with the idea that liberal modernity influences men and women in STEM in a gender-neutral mode.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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