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Enregistrement W4403764111 · doi:10.24908/pceea.2023.17110

A Review of Trends in Engineering Education Research from an Equity, Diversity, and Inclusion Perspective

2024· review· en· W4403764111 sur OpenAlexaffvenueabout
Branna MacDougall, Demewoz Menna, Bronwyn Chorlton

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Diversity (politics)Inclusion (mineral)Equity (law)Engineering ethicsSociologyPolitical scienceRegional scienceSocial scienceEngineeringComputer scienceAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equity, diversity, and inclusivity (EDI) have been a topic of high interest in recent years as engineering trends towards becoming a diverse and inclusive profession for all. The purpose of this research is to understand trends in EDI-related engineering education research in Canada over the past ten years and to allow for a reflection of previously identified needs that have yet to see change. This study considers engineering education papers based in Canada published from 2013 through 2022. Several unique subsets of EDI have been consistent areas of interest throughout the past 10 years; gender has been and remains one of the top researched EDI topics, with race and ethnicity receiving approximately consistent research attention throughout, albeit to a lesser extent than gender. Certain areas of diversity have seen consistently little research attention throughout the years, such as the need to consider accessibility in engineering education and practice.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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