Where Are We With Gender Parity in Academia and Professional Societies? A Multinational Look at Women in Soil Science
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Issues of diversity, equity and inclusion (DEI), including gender equity, have gained increasing recognition at the beginning of the 21st century. As an academic discipline, soil science has been late in addressing gender equity, but several peer‐reviewed studies have been published in the last 5 years. This study investigated gender equity in the soil science university faculty/academic staff (f/as) and soil professional societies in Canada, Egypt, Mexico, Nigeria, the United Kingdom and the United States of America (USA) using data publicly available on the Internet and anonymized data from soil science professional societies. We found that women still lagged behind men among our soil science f/as by considerable margins (69.2% men vs. 30.8% women for pooled data for all six countries in this study), and that the percentage of women in soil science f/as positions are similar to those for f/as women in many other scientific fields. There are differences in gender equity by soil science subdiscipline that vary by country. In countries where data are available to make comparisons, over the last 6–8 years, the gender gap has closed to some degree, both overall and for sub‐disciplines. Women also often hold leadership positions in numbers that are lower than their representation among the f/as and membership in professional societies. In addition, women are recognised with awards such as society fellowship in numbers lower than their overall representation would suggest. This study concludes that progress has been made on several fronts in the last 6–8 years, but there is still much work to be done to achieve gender equity in soil science academia and professional societies. It is recommended that soil science societies collect, analyse and compare data on gender in the discipline so that progress can be evidenced, tracked and encouraged.
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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 | 0,017 | 0,001 |
| 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».