Although different organizations have defined policies toward diversity in academia, many argue that minorities are still disadvantaged in being admitted to universities due to biases. In this study, we collected the information of 13,936 graduate students majoring in computer science at the top 25 North American universities and used statistical hypothesis tests to realize whether there is a preference for students' gender and nationality in the admission processes. In addition to partiality patterns, we discuss the relations between gender/nationality diversity and the scientific achievements of research teams. Our findings show that there is no gender bias in graduate students' admission to research groups, but we observed partiality in students' nationality.


翻译:尽管不同组织已制定了促进学术界多样性的政策,但许多人认为少数群体在入学过程中仍因偏见而处于劣势。本研究收集了北美25所顶尖大学中13,936名计算机科学研究生的信息,采用统计假设检验探究招生过程中是否存在对学生性别和国籍的偏好。除偏好模式外,我们还讨论了性别/国籍多样性与研究团队科学成就之间的关系。研究结果表明,研究生进入研究组时不存在性别偏见,但在学生国籍方面观察到了偏好性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4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
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29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
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
85+阅读 · 2022年7月16日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
VIP会员
最新内容
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
0+阅读 · 45分钟前
《反无人机系统传感器融合》90页报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:57
运用人工智能与卫星通信驱散“战争迷雾”
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
ACL 2026 | LLMSurgeon:从生成文本诊断大模型训练数据
【综述】世界模型:架构、方法、推理与应用全景
综述 | OPSD:大语言模型的在线策略自蒸馏
专知会员服务
3+阅读 · 6月1日
帕兰蒂尔Maven:军事人工智能的新纪元
专知会员服务
8+阅读 · 6月1日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员