Chinese Female Students and the STEM Gender Gap: How Stereotype Threat and Expectancy Value Shape Performance and Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Globally, women have been underrepresented in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) fields, and this is true in China. The current study seeks to identify factors that shape adolescent girls’ decision-making when deciding whether to pursue STEM studies and the barriers they face. The study likewise seeks to develop recommendations to encourage and empower girls to choose STEM. Data was collected from one-on-one interviews with six Chinese female international students: three in the STEM fields, and three in non-STEM fields at a comprehensive university in southwestern Ontario. The interviews explored the familial, educator, and peer influences that promoted or challenged gender stereotypes related to STEM. The data suggest that girls are less likely to enjoy or enroll in STEM classes if their parents and teachers promote negative stereotypes about STEM, offer disparaging criticisms of the girls’ STEM performance, and have different expectations based on gender. Inversely, girls are more likely to enroll in STEM if they have parents and teachers who prepare them for and encourage them to pursue STEM. This is likewise true in instances where parents objectively discuss and deconstruct sexist views of girls and STEM, and girls who have role models who work in STEM fields, whether those role models are male or female.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».