Applying an Intersectional Lens to Author Composition at Women's Colleges, Historically Black Colleges and Universities, and Hispanic Serving Institutions in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Our analysis reinforces the overrepresentation of White authors across institution types, even within those with missions or threshold-based criteria that primarily serve a non-White student population. The most striking observation from our institutional analysis was the proportional overrepresentation of White and Asian men and women as published authors at HBCUs. This statistic raises questions regarding support needed to facilitate the work of Black academics, and the persistent structural barriers within the higher education industry that lead to the continued underrepresentation of Black women and men in academia. Future research should explore these findings with survey and/or interview data to unpack these patterns; and identify the racialized and gendered, motivational and institutional factors that drive publication rates by race/ethnicity and gender of authors at these institutions over time. Despite the overwhelming majority of White authors, our analysis suggests that HBCUs, HSIs, and women’s colleges represent authors from their respective target populations to a degree that is higher than expected among all authors. However, a comparison with the U.S. population shows an overrepresentation of Asian authors and the analysis by doctoral graduates suggests an overrepresentation of Black men. These analyses suggest that the data are highly sensitive to normalization, with each approach reflecting a different set of inequities to content within the U.S. author population. This study sets a platform for future work on how institutions shape diversification of scientific knowledge within the U.S. context.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».