Samenvatting:

De ondervertegenwoordiging van vrouwen in de academische wereld is een hardnekkig probleem, en het aanpakken van gendervooroordelen is van cruciaal belang voor het bevorderen van gelijkheid en diversiteit. Dit artikel presenteert de bevindingen van een vijandige analyse gericht op het onderzoeken van de vooruitgang die is geboekt op het gebied van genderrechtvaardigheid binnen de academische gemeenschap. We maken gebruik van geavanceerde natuurlijke taalverwerkingstechnieken om een ​​groot corpus aan academische literatuur te analyseren en potentiële gendervooroordelen in auteurschap, citaten en taalgebruik te identificeren.

Onze vijandige aanpak omvat het trainen van twee modellen:een ‘genderbewust’ model dat expliciet rekening houdt met genderinformatie, en een ‘gender-agnostisch’ model dat gender negeert. Door de voorspellingen en uitkomsten van deze modellen te vergelijken, kunnen we subtiele vooroordelen ontdekken die misschien niet meteen duidelijk zijn.

De resultaten van onze analyse onthullen zowel bemoedigende tekenen van verbetering als aanhoudende uitdagingen op het gebied van genderrechtvaardigheid. We zien een positieve trend in de richting van een grotere vertegenwoordiging van vrouwen als auteurs en geciteerde onderzoekers. Er blijven echter genderverschillen bestaan ​​op bepaalde gebieden en op bepaalde anciënniteitsniveaus. Bovendien detecteert onze analyse gender-vooringenomen taalpatronen in academische teksten, wat erop wijst dat er behoefte is aan meer inclusieve schrijfpraktijken.

Onze bevindingen dragen bij aan het voortdurende discours over gendervooroordelen in de academische wereld en bieden waardevolle inzichten voor belanghebbenden die een meer inclusieve en rechtvaardige academische omgeving willen creëren. We benadrukken het belang van voortdurende monitoring en proactieve maatregelen om de resterende uitdagingen aan te pakken en genderrechtvaardigheid te bevorderen.

Inleiding:

Gendervooroordelen in de academische wereld worden algemeen erkend als een systemisch probleem dat de vooruitgang van vrouwen in onderzoek en wetenschap belemmert. Ondanks pogingen om dit probleem aan te pakken, bestaat er een gebrek aan consensus over de mate waarin de genderrechtvaardigheid in de loop van de tijd is verbeterd. Deze studie heeft tot doel licht te werpen op deze kwestie door een vijandige analyse uit te voeren van gendervooroordelen in een grootschalige dataset uit de academische literatuur.

Methodologie:

We hebben een uitgebreide dataset verzameld van wetenschappelijke publicaties uit verschillende disciplines, verspreid over een aanzienlijke periode. Om een ​​betrouwbare en onbevooroordeelde analyse te garanderen, hebben we de gegevens voorverwerkt om identificerende informatie, zoals auteursnamen en institutionele relaties, te verwijderen.

Om gendervooroordelen te detecteren, hebben we een vijandige leeraanpak gebruikt. We hebben twee machine learning-modellen getraind:een genderbewust model dat genderinformatie als kenmerk integreert, en een gender-agnostisch model dat genderinformatie uitsluit. Door de voorspellingen en uitkomsten van deze modellen te vergelijken, konden we potentiële gendervooroordelen in auteurschap, citaten en taalgebruik identificeren.

Resultaten:

Onze analyse bracht een aantal belangrijke bevindingen aan het licht met betrekking tot gendervooroordelen in de academische wereld.

1. Auteurschap: Het aandeel vrouwelijke auteurs is in de loop van de tijd aanzienlijk toegenomen. Vrouwen zijn echter nog steeds ondervertegenwoordigd op bepaalde terreinen, zoals techniek en informatica.

2. Citaties: Vrouwelijke auteurs krijgen minder citaties dan hun mannelijke tegenhangers. Deze citatiekloof is vooral uitgesproken in hogere auteursposities.

3. Taalgebruik: In de geanalyseerde teksten werden gender-vooringenomen taalpatronen gedetecteerd. Mannelijke voornaamwoorden werden bijvoorbeeld vaker gebruikt dan vrouwelijke voornaamwoorden bij het verwijzen naar generieke personen.

Discussie:

De resultaten van onze vijandige analyse bieden waardevolle inzichten in de vooruitgang die is geboekt op het gebied van genderrechtvaardigheid in de academische wereld. Hoewel er positieve verbeteringen zijn in de vertegenwoordiging van vrouwelijke auteurs, blijven er genderverschillen bestaan ​​in specifieke disciplines en loopbaanfasen. De citatiekloof en het gender-vooringenomen taalgebruik duiden verder op de voortdurende uitdagingen waarmee vrouwen in de academische wereld worden geconfronteerd.

Om deze problemen aan te pakken zijn gezamenlijke inspanningen nodig, zowel op individueel als op institutioneel niveau. Onderzoekers moeten ernaar streven om inclusieve taal te gebruiken en de bijdragen van vrouwen in hun citaten te erkennen. Instellingen moeten beleid implementeren dat gendergelijkheid bevordert, zoals het aanbieden van mentorschapsprogramma's en het aanpakken van onbewuste vooroordelen bij aanwervings- en promotiebeslissingen.

Conclusie:

Onze studie toont de effectiviteit aan van vijandige analyses bij het blootleggen van gendervooroordelen in de academische wereld. De bevindingen benadrukken gebieden waar vooruitgang is geboekt en identificeren hardnekkige uitdagingen die aandacht vereisen. Door een cultuur van inclusiviteit te bevorderen en gendervooroordelen aan te pakken, kunnen we een rechtvaardiger academisch klimaat creëren dat de bijdragen van vrouwen aan onderzoek en wetenschap waardeert en ondersteunt.