A 2022 keynote for the ACM History Committee on "Why SIG History Matters: New Data on Gender Bias in ACM's Founding SIGs 1970-2000" presented new data describing women's participation as research-article authors in 13 early ACM Special Interest Groups, finding significant growth in women's participation across 1970-2000 and, additionally, remarkable differences in women's participation between the SIGs. That presentation built on several earlier publications that developed a research method for assessing the number of women computer scientists that [a] are chronologically prior to the availability of the Bureau of Labor Statistics (BLS) data on women in the IT workforce; and [b] permit focused investigation of varied sub-fields within computing. This present report expands on these earlier articles, and their evolving research method, connecting them to the ACM SIG Heritage presentation. It also outlines some of the choices and considerations made in developing and refining "mixed methods" research (using both quantitative and qualitative approaches) as well as extensions of the research being currently explored.


翻译:2022年ACM历史委员会主题报告《为何SIG历史至关重要:关于1970-2000年间ACM创始SIG中性别偏见的新数据》提出了新数据,描述了13个早期ACM特别兴趣组中女性作为研究论文作者的参与情况,研究发现1970-2000年间女性参与度显著增长,同时各SIG之间女性参与度存在显著差异。该报告基于早前多项研究成果,这些研究开发了一种评估女性计算机科学家数量的研究方法,其特点在于:[a] 时间上早于劳工统计局关于IT劳动力中女性数据的可获取时期;[b] 允许对计算领域内不同子领域进行聚焦式调查。本报告对上述早期文献及其演进中的研究方法进行了拓展,并将其与ACM SIG Heritage报告相衔接。同时,本文还概述了在开发和完善“混合方法”研究(结合定量与定性方法)过程中所作的选择与考量,以及当前正在探索的研究延伸方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
22+阅读 · 2022年3月31日
Arxiv
15+阅读 · 2021年7月14日
Arxiv
13+阅读 · 2018年1月20日
VIP会员
最新内容
《美陆军条例:陆军指挥政策(2026版)》
专知会员服务
5+阅读 · 今天8:10
《军用自主人工智能系统的治理与安全》
专知会员服务
4+阅读 · 今天8:02
《系统簇式多域作战规划范畴论框架》
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
高效视频扩散模型:进展与挑战
专知会员服务
3+阅读 · 4月20日
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
7+阅读 · 4月20日
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
6+阅读 · 4月20日
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
5+阅读 · 4月20日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员