An investigation into gender diverse populations in hackathon environments
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an investigation into whether there are any barriers to the participation of gender diverse student populations in engineering hackathons.There has been some research into the experience of women in hackathons, which has shown that hackathons can be alienating, or even hostile, towards under-represented groups in engineering.This paper is part of a larger research study to identify whether (or not) STEM environments are providing safe and inclusive spaces for people of all genders to encourage diversity and equity within this field.Pertinent to this paper, data collection was a pre-survey and post-survey over the course of two hackathons, one offered through a women-centered space and the other to the general student population.The Situational Motivation Scale (SIMS) survey instrument was given to participants of the 2 events; once at the start of each event, and once again near the end.The study participants were asked to generate a unique ID code so that their responses could be connected across the survey offerings.In total, approximately 70 students filled in the first survey, and 10 filled in the second across both hackathons.The results suggest that women participating in hackathons with the general student population may exhibit less intrinsic motivation than their male peers, but that events which are designed to be welcoming to gender-diverse participants can increase their intrinsic motivation.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».