The odyssey of women in university education: stochastic growth models for studying access and graduation process
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to explore the evolution of statistics related to the proportion of women in university student populations (focusing on bachelor’s or equivalent degree programs) over an extensive period, spanning from the founding of the first university until recent times. This is done by utilizing empirical insights derived from comprehensive data series, presented here for the first time and primarily encompassing Greece, UK, Canada and USA. Motivated by the distinctive properties of these series and their sigmoid pattern, we delve into a general family of stochastic growth models for data analysis. A notable contribution of this paper lies in offering a novel interpretation of this family within a competing cause scenario, similar to those used in the theory of event history analysis. We emphasize on key common elements within the two statistical domains of research, thereby highlighting potential future research directions; besides, the interpretability of model parameters stands out as an advantage compared to other approaches such as those based on regression model theory. For assessing the proposed parameter estimation methodology under realistic conditions a simulation study is also conducted. The application and results are aimed at making a significant contribution to research in higher and university education by presenting comprehensive sets of consistent data and statistical tools to capture their fundamental characteristics and trends. Additionally, they can serve as valuable resources for education policy-makers and human resources planners alike.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».