MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7111895877

Women in Male-Dominated Industry :The Construction Industry : A Study of Women's Disinterest, Professional & Social Barriers, Walkout from Construction Industry.

2018· article· en· W7111895877 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJonkoping University Library (Jönköping University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruction industryReputationWork (physics)Position (finance)Social constructionismPerceptionJob satisfactionQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem: Many women experience problems when trying to enter the construction industry and perceive several barriers in professional practice. As a result, day by day women are losing their interest in building their career within this male-dominated industry and diverting towards other professions. The fact that women are showing less interest to work within construction industry and leaving the industry has been found as a major problem. Since in this male dominated industry around ninety percent labour are men and expecting a large numbers of retirement in the future, therefore today’s construction industry has a strong demand for labour. The construction industry’s representatives want to increase the number of women in this trade, but because of the previous reputation and discriminatory work environment it’s become difficult to attract more women. Therefore, to enhance the participation of women in construction trades, it is necessary to understand women’s perceptions about the nature of work and level of satisfaction or dissatisfaction with the job. It is also important to know what kind of changes in the work environment can motivate women not to leave this industry? How to eliminate the barriers in professional practice? Purpose: This thesis explores the current position of women in construction industry, and seeks to identify the reasons of women’s disinterest about the industry, job satisfaction and the barriers (professional and social) that compel women to think to change career and leave the construction industry. Method: This study has been performed through a qualitative interview study based on themes, on the subject of women in male-dominated industry. The research data is collected by conducting semi-structured interviews with professionals from Sweden, the USA, Canada, Latvia, Greece, The Netherlands and Bangladesh. The participants were active within the construction industry, and had the designation of project manager, construction engineer or structural engineer. To analysis the data in this research the Thematic Analysis approach has been adopted. Findings: The interviewed women stated that the unpleasant work environment, gender discriminatory behaviours from the male colleagues, less career development opportunities, unfair promotion system and unequal salary compel them to rethink about their career choice and leave the construction industry. The results of this study showed that the barriers women face in professional practice also depends on the geographical position and societal culture.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Explorer davantage

Même revueJonkoping University Library (Jönköping University)Même sujetGender Diversity and InequalityTravaux en français237 207