Enhancing Women's Graduate Education: Workshopping Women's Socialization to the Academic Profession
Notice bibliographique
Résumé
This article outlines the impact of a professional development workshop, Women in Academe, arguing that it offers a first step in addressing a crucial gap in graduate students' education.Workshop participants' feedback confirms the usefulness of providing opportunities for discussion and strategizing to enhance women's career success in the academy.Résumé Cet article souligne l'impact d'un atelier de perfectionnement professionnel, "W omen in Academe," qui soutient qu'il offre un premier pas vers la résolution de l'écart crucial entre l'éducation des étudiantes du deuxième et du troisième cycle.La rétroaction des participantes à l'atelier confirme qu'il était utile d'offrir des occasions pour la discussion et de faire le stratagème pour promouvoir le succès de carrière des femmes dans l'académie. Sharing StoriesDuring my graduate school career I held a teaching assistant position for two years in a second-year humanities course that explored the connection between the sciences and the humanities.The course invited students to study the lives, work and cultural context of two modern scientists, Charles Darwin and Albert Einstein.The instructor for the course had devised an introductory lecture that encouraged students to understand, from the very first class, just how deeply the lives and work of these two scientists have pervaded many aspects of western culture.During the course of the lecture, he intermittently removed t-shirt after t-shirt with logos that had some connection to either Darwin or Einstein.He had an extensive collection of these shirts.At first, students didn't notice what he was doing, assuming he was just removing a shirt because he was warm.However, as the lecture progressed, the lecture hall would fill with an energized buzz as the students realized he was making a point -and they were getting it -Darwin and Einstein's science pervades our current lives.I felt exhilarated the first time I saw this lecture gimmick that captured students' attention and interest, and made an important point that they would carry with them throughout the year-long course.As the lecture progressed, however, my own exhilaration turned to concern and I wondered to myself, "Could I have performed this lecture?Could I, a young, academic woman, give a lecture as I removed successive shirts, after shirt -strip off my clothes -and still be seen to be making a valid academic argument and be taken seriously?"I wasn't sure.Recently, upon recounting this story to a
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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; 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 ».