Women in the construction industry: Still the outsiders
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry is characterised by extreme gender segregation, both horizontal and vertical. Internationally, women represent a small proportion of employees in construction, for example, 8.9 per cent of workers in the USA, 11.5 per cent in Canada, and 14.2 per cent in Japan (Catalyst, 2015). Evidence shows that not only are proportions small now, the change in figures over time is also limited. In 2002–03 women comprised 9 per cent of the construction workforce in the UK but within this there is significant horizontal segregation by occupation, with 84 per cent of these employees in secretarial work and 10 per cent in professional categories such as design and management (Gurjao nd, 16). In 2015 Randstad (2016) reported the number of women in construction in the UK as 20 per cent, with the numbers of women in management in construction moving from 6 per cent in 2005 to 16 per cent in 2015. But this report, compiled by a company within the industry, is not supported by the UK construction union, the Union of Construction, Allied Trades and Technicians (UCATT) who note that women form only 11 per cent of the industry with only 1 per cent working on a construction site in 2015. In the USA figures remain unchanged over the past five years with the United States Department of Labor identifying 9 per cent of women in construction in 2010. In Australia in 2016 11.7 per cent of employees in the industry were women (WGEA, 2016a). The proportion of women in the industry had decreased since 1995 when women formed 14.8 percent of the construction workforce (WGEA, 2016b). It is increasingly clear that the percentage of women in construction is low internationally and little has changed in the past few decades.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».