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Enregistrement W7008478091

Canadian Nanotechnology and Equity Challenges: Implications for Pro-Poor and Gender-Inclusive Policy

2018· dissertation· en· W7008478091 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanotechnology research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocietal impact of nanotechnologyEquity (law)WorkforceEmerging technologiesWorkforce developmentDominance (genetics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanotechnology has been hailed as a disruptive technology that would revolutionize existing products and processes, open up new markets and business opportunities, as well as offer socio-economic benefits. Research and development (R&D) in this emerging technology presents great importance to many nations, offering a significant technological advantage that gears towards economic growth. However, despite the immense promise of societal benefits from nanotechnology applications, nanotechnology might expose societies to various forms of inequities. The main objective of this thesis is to examine two priority dimensions of equity concerns related to nanotechnology: the lack of R&D for nanotechnology applications that (predominantly) benefit developing nations (pro-poor R&D) and the scant representation of women in nanotechnology fields. This study adopts a combined use of bibliometrics, social network analysis, and survey results to perform both dimensional and cross-dimensional analysis, providing a better understanding of both issues and of how the two are related. The focus of this study is on Canada, a country who prioritizes nanotechnology research and development in its science and technology strategy, and actively practices gender fairness in the scientific system and is strongly involved in international development through its R&D efforts.
\nThe findings reveal that only a narrow spectrum of Canadian nanotechnology articles and patents reflect pro-poor priorities, and acknowledge the importance of promoting and leading research and innovation in pro-poor areas, as it holds the potential to promote the economic development both within and between nations. However, these pro-poor scientific and innovative efforts tend to be highly male-dominated in terms of the scientific community and the workforce involved. Gender differences in citation and journal impact of papers published in the nano-pro-poor applications reveal the presence of the Matilda effect at the level of first-authorship and a strong selection effect at the level of last-authorship for women. While the majority of male authors and male inventors collaborate exclusively with men, those involved in a mixed-gender team outperform male-only teams. Therefore, it is important that policymakers pay attention to both gender and pro-poor initiatives simultaneously, because practices to promote pro-poor innovation might result in a wider gender gap and adversely affect social development. Furthermore, gender analysis of nanotechnology scientific reward system confirms that the gender productivity gap remains a challenge in the field and that these gaps are reinforced by the fact that the most productive researchers are less likely to collaborate with women. The results also show the amount of extra effort that women must devote to their research to retain their top status in academia, and the extent that their recognition when in top positions is fragile compared to men. This study also confirms the cumulative advantage of creating a gender-inclusive culture that enables women to improve their scientific productivity and impact. The results of this study have strong implications for policy development (or reform) targeting both gender equality and poverty alleviation in emerging interdisciplinary areas, promoting a more equitable and inclusive society.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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