Re-Engineering the Culture: Perspectives of the Feminine-Identifying and Queer Engineering Student
Notice bibliographique
Résumé
The inclusion of queer and feminine-identifying students in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) is an issue which expresses ample discussion, yet little action. Students belonging to these groups face barriers relating to identity of group and self, peer exclusion and intolerance, and trivialization of their work. This paper reviews the literature of 21st century United States and Canada on this topic, expanding into closely related topics, including underrepresentation, cultural cis-heteronormativity, essentialism, and marginalization. It reveals the firsthand experiences of students affected by the cultures of their engineering faculties, as well as their attempts to either persevere through the repression of identity or remain sidelined by their environment. This narrative literature review provides solutions based on research, including EDI curriculum implementation, supportive student clubs, queered survey methods and moderated language. These solutions offer direction for future research efforts and provide methods on scales small or large to improve inclusion in engineering education.
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,056 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».