SIGCSE's Committee on Expanding the Women-in-Computing Community Fine-Tunes Support and Encouragement
Notice bibliographique
Résumé
ACM Books recently published Rendering History: The Women of ACM-W. ACM-W is ACM's Women in Computing organization: supporting, celebrating, and advocating for women in computing. Rendering History contains a brief history of ACM-W and an annotated bibliography of important resources concerning women in computing. These two sections sandwich a longer section containing the first-hand stories of 38 women who served ACM-W in its first 30 years. The stories further divide into sections including The Presidents, The Directors, The Chairs, and The Professors and Researchers. This BOF continues the theme of Rendering History. The BOF will divide into subgroups for more intimate conversations about the rewards and challenges of the careers that define our lives and absorb our time. Anticipated groups: Professors, Chairs and Program Directors, and Students. Former Chairs of ACM-W, Valerie Barr and Jodi Tims, will lead a subgroup discussing ACM-W projects that can recruit and retain our students and encourage women in industry. Executive Director and CEO of the Computing Research Association, Tracy Camp, will guide a similar subgroup examining CRA-WP projects (Committee on Widening Participation in Computing Research). The remaining subgroups will examine the issues that attendees bring to the discussion group. MaryAnne Egan and Wendy Powley will oversee a student subgroup; Elizabeth Hawthorne and Rachelle Hippler, a professor subgroup; and Gloria Townsend and Ellen Walker, a chair/director subgroup.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».