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Enregistrement W4399847221 · doi:10.55016/ojs/ajer.v48i2.54922

Exploring the Association of Sex and Majoring in Science

2002· article· en· W4399847221 sur OpenAlexafffundvenue
Valerie A. Haines, Jean E. Wallace

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCalgary Institute for the Humanities, University of CalgaryUniversity of Calgary
Mots-clésAssociation (psychology)PsychologyEducational researchMathematics educationScience education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exploring the Association of Sex and Majoring in ScienceOne consequence of gender socialization is that different attitudes, behaviors, and aspirations are socially constructed as appropriate for men and women.It is no surprise, then, that arguments about gender socialization are widely used by researchers who study sex differences in those individuals who major in science (Etzkowitz, Kemelgor, & Uzzi, 2000; Mcllwee & Robinson, 1992; Valian, 1999).We build on this work and use the conceptual model presented in Figure 1 to explore whether gender socialization and its products, gender roles and gender stereotypes, mediate the relationship between sex and majoring in science.HI and H5 specify the total and residual sex effects respectively.H2, H3, and H4 use theoretical and empirical arguments about gender socialization to identify three sets of factors that may link sex to majoring in science and thus help account for the gender gap in science.Hypotheses 1.There is a negative relationship between being female and the likelihood of being a science major.2. Being female reduces the likelihood of being a science major because social constructions of women and science associated with traditional gender roles contribute to the underrepresentation of women in science by identifying a male breadwinner and a female homemaker and by sustaining the social construction of science as a male field (Etzkowitz et al, 2000; Rolin, 2001; Rosser & Zieseniss, 2000; Schiebinger, 1999; Tonso, 1999; Valian, 1999).3. Being female reduces the likelihood of being a science major because it is associated with lower levels of high school science and mathematics preparation, which is necessary for pursuing science in university (Betz, 1997; Leslie, McClure, & Oaxaca, 1998; Sax, 1994; Yauch, 1999).4. Being female reduces the likelihood of being a science major because it is associated with lower levels of mathematics self-efficacy, less interest in science and less encouragement to pursue science in university.Mathematics self-efficacy, interest in science, and encouragement to pursue science are all positively associated with majoring in science (Betz, 1997;

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,126 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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