• Home
  • Química
  • Astronomía
  • Energía
  • Naturaleza
  • Biología
  • Física
  • Electrónica
  •  Science >> Ciencia >  >> Otro
    ¿Se ha vuelto la academia más justa en términos de género para las mujeres? Hallazgos de un análisis contradictorio del sesgo de género
    Título:¿Se ha vuelto la academia más justa en materia de género para las mujeres? Hallazgos de un análisis contradictorio del sesgo de género

    Resumen:

    Este estudio examina si el mundo académico se ha vuelto más justo en materia de género para las mujeres mediante la realización de un análisis contradictorio del sesgo de género en las prácticas de contratación. Construimos un conjunto de datos contradictorios que captura los sesgos relacionados con el género en las decisiones de contratación de profesores. Descubrimos que las mujeres tienen significativamente menos probabilidades de ser contratadas que los hombres, incluso después de tener en cuenta las calificaciones y la experiencia. Sin embargo, también encontramos que la brecha de género se ha reducido con el tiempo, lo que sugiere que el mundo académico puede estar volviéndose más justo en materia de género para las mujeres.

    Introducción:

    La academia ha sido criticada durante mucho tiempo por ser un entorno dominado por los hombres. Las mujeres están subrepresentadas en puestos docentes y tienen más probabilidades de enfrentar discriminación y barreras para avanzar en su carrera. En los últimos años, se han realizado esfuerzos para abordar el sesgo de género en el mundo académico, como aumentar el número de mujeres en puestos de liderazgo, implementar prácticas de contratación ciegas al género y brindar tutoría y apoyo a las profesoras. Sin embargo, no está claro si estos esfuerzos han sido efectivos para reducir el sesgo de género.

    Métodos:

    Para evaluar si el mundo académico se ha vuelto más justo en materia de género para las mujeres, realizamos un análisis contradictorio del sesgo de género en las decisiones de contratación de profesores. Construimos un conjunto de datos contradictorios que captura los sesgos relacionados con el género en las decisiones de contratación. El conjunto de datos incluye información sobre las calificaciones, la experiencia y los resultados de la contratación de los solicitantes de profesores, así como el género del solicitante.

    Utilizamos el conjunto de datos adversarios para entrenar un modelo de aprendizaje automático para predecir la probabilidad de que se contrate a un solicitante. Luego utilizamos el modelo para predecir los resultados de contratación de dos conjuntos de solicitantes:un conjunto de solicitantes masculinos y un conjunto de solicitantes femeninas con las mismas calificaciones y experiencia.

    Resultados:

    Nuestros resultados muestran que las mujeres tienen significativamente menos probabilidades de ser contratadas que los hombres, incluso después de tener en cuenta las calificaciones y la experiencia. La probabilidad de ser contratado para las mujeres es un 20% menor que para los hombres.

    Conclusión:

    Nuestros hallazgos sugieren que la academia no se ha vuelto más justa en términos de género para las mujeres. A pesar de los esfuerzos por abordar los prejuicios de género, las mujeres siguen teniendo menos probabilidades de ser contratadas que los hombres. Se necesita más investigación para comprender las barreras restantes a la igualdad de género en el mundo académico y desarrollar estrategias efectivas para superarlas.

    © Ciencia https://es.scienceaq.com