Scientists & Women Scientists: Exploring Gender Biases in Institutional Category Systems
Notice bibliographique
Résumé
For many categories of people, men are perceived as the more default or typical members whereas women are perceived as more atypical. This bias can lead to an asymmetry in the existence and frequency of categories marked by gendered language. Here we explore the extent to which this asymmetry exists in two institutional category systems: the Library of Congress Subject Headings (LCSH) and English Wikipedia. We find that the LCSH exhibits more bias towards women than Wikipedia, and that in the LCSH this bias has not changed in the last 30 years, whereas Wikipedia shows a noticeable increase in gender balanced categories during the early 2010s. These findings suggest that more can be done to reduce gender bias in the LCSH and demonstrate how principles of typicality and categorization play out in real-world settings.
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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 | 0,018 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,026 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,013 |
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 ».