MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410836075 · doi:10.1007/s11218-025-10056-2

Seeing women who fit: Girls’ forecasted fit in STEM fosters career interest

2025· article· en· W4410836075 sur OpenAlexafffundabout
Emily Cyr, Steven J. Spencer, Stephen C. Wright, Jennifer R. Steele, Kathryn M. Kroeper, Patricia Colaco, Tara C. Dennehy, Priscilla Shum, T. Parker Ballinger, Haemi Nam, Stephanie L. Reeves, Mary A. Wells, Toni Schmader, Hilary B. Bergsieker

Notice bibliographique

RevueSocial Psychology of Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCareer Development and Diversity
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser UniversityUniversity of WaterlooYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaUniversity of WaterlooSimon Fraser University
Mots-clésSociology of EducationPsychologySocial psychologySociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Girls often express less interest in STEM (science, technology, engineering, mathematics) education and careers than boys, despite having comparable aptitude. We randomly assigned 242 girls ( Mdn age = 12 years; 38% East Asian; 37% White) at Canadian STEM camps to control conversations about generic camp experiences, or intervention conversations where STEM role models discussed how STEM education and careers align with each girl’s most important value and emphasized the social community inside and outside of STEM. Key measures were collected at baseline, and several days after the intervention (or control). Girls’ current STEM fit did not differ by condition, but as expected, the intervention (vs. control) significantly improved girls’ forecasts regarding future STEM fit ( ds = 0.27–0.35) and girls’ interest in STEM careers ( d = 0.42), with a marginally significant boost in girls’ interest in STEM high school classes ( d = 0.23). Pre-post increases in forecasted STEM fit mediated increases in STEM interest. Forecasted fit (beyond current fit) appears pivotal for promoting girls’ sustained interest in STEM.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocial Psychology of EducationMême sujetCareer Development and DiversityTravaux en français237 207