Eficacia, eficiencia y situación de permanencia de la mujer en la escuela de ingeniería en sistemas de la ESPOCH
Bibliographic record
Abstract
La participación de las mujeres en la educación en áreas como ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas ha mejorado en los últimos años. Sin embargo, según la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) aún existen importantes inequidades en el acceso de mujeres a la educación superior a nivel local, de país y región, por lo que se investiga la presencia de la mujer en la carrera de Ingeniería en Sistemas teniendo como objetivo revisar el historial de matrículas que se han dado en los diferentes períodos académicos desde 1993 hasta 2019 para determinar qué tan eficaces y/o eficientes han sido las mujeres para lograr terminar el pensum de la carrera de Ingeniería en Sistemas y obtener su título. Adicionalmente, se ha realizado un estudio cualitativo en base a encuestas aplicadas a mujeres estudiantes de la carrera sobre factores propios, familiares y escolares. Los resultados indican que el 5% de mujeres estudiantes fueron eficientes en el proceso de su cohorte y de este grupo de 63 mujeres el 3,17 %, se graduaron de ingenieras durante los 6 meses posteriores al término de la malla curricular que es lo óptimo. Por otra parte, el número de mujeres que se han graduado durante estos 26 años y medio de existencia de la carrera desde que fue creada son 45,61% y por ende han sido eficaces.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".