A Timeline of Firsts for Women in Statistics in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Statistical sciences have seen enormous opportunity and growth over recent past decades. The evolution of statistical tools are not the only change. The numbers graduating with undergraduate degrees in mathematics and statistics has more than doubled in Canada since 2009, and the profession of Assistant Professors now celebrates a nearly even female-male gender split when pooled across all departments and Canadian universities. The latter is a big change from 1970/1971, the first year with data, when women accounted for barely 10% of Assistant Professors. Substantial change over time gives rise to questions about what has happened over the past decades. The poster overlaying timelines of major accolades by women in statistics in Canada with a brief history of the professional soceities and federal legislative changes. We are grateful for the support and feedback of individuals who provided feedback, names, and events: David Bellhouse, Judy-Anne Chapman, Charmaine Dean, Christian Genest, Nadia Ghazzali, Peter MacDonald, Shirley Mills, Bouchra Nasri, Nancy Reid, Mary Thompson, Rowan Thompson In addition, representatives from a variety of groups and committees provided additional information and feedback: Fields, NSERC, Statistical Society of Canada Women in Statistics Committee, Statistical Society of Canada's Committee on Equity, Diversity and Inclusion, University of Manitoba Sponsors who provided funding and/or in kind support:CANSSI, CANSSI Ontario, Carleton University, Statistical Society of Canada Notes on choice of Women: Even though using a binary definition of gender is out of date, more general diversity was an initial direction of interest, but the journalistic complexity was considerable. The project is largely is inspired by the following works: Billard, L. And Kafadar, K. (2015) “Women in Statistics: Scientific Contributions Versus Rewards“ in ‘Advancing Women in Science: An International Perspective’, W. Pearson, Jr., et al. (eds.), DOI 10.1007/978-3-319-08629-3_7 Reid, N. (2014) “The whole women thing”, in ‘Past, Present, and Future of Statistical Science’ X. Lin et al (eds.) DOI 10.1201/b16720Stinnett, S (1990) "Women in Statistics: Sesquicentennial Activities” The American Statistician, Vol 44, No 2, pp 74-80 Thomson, M (2014) “Reflections on Women in Statistics in Canada”, in ‘Past, Present, and Future of Statistical Science’ X. Lin et al (eds.) DOI 10.1201/b16720 Bellhouse, D. R., & Genest, C. (1999). A history of the statistical society of Canada: The formative years. Statistical Science (14). datasets: Statistics Canada. Table 37-10-0077-01 Number and median age of full-time teaching staff at Canadian universities, by highest earned degree, staff functions, rank, gender doi:10.25318/3710007701-eng Statistics Canada. Table 37-10-0235-01 Postsecondary graduates, by detailed field of study, institution, and program and student characteristics, doi:10.25318/3710023501-eng Français: https://doi.org/10.5281/zenodo.15733725
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,007 |
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 ».