論文の概要: Subfield prestige and gender inequality in computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00254v2
• Date: Mon, 9 May 2022 19:28:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 17:14:48.281810
• Title: Subfield prestige and gender inequality in computing
• Title（参考訳）: 計算におけるサブフィールドの威信と性不平等
• Authors: Nicholas LaBerge, K. Hunter Wapman, Allison C. Morgan, Sam Zhang, Daniel B. Larremore, and Aaron Clauset
• Abstract要約: 女性や有色人種は、計算学部の中では著しく過小評価されている。 効果的な多様化戦略は、分野における多様性の相関、原因、傾向の定量化に依存する。 サブフィールド採用のダイナミクスは、典型的にはサブフィールドレベルにあるため、サブフィールド雇用のダイナミクスによって駆動される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1545092788508224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Women and people of color remain dramatically underrepresented among computing faculty, and improvements in demographic diversity are slow and uneven. Effective diversification strategies depend on quantifying the correlates, causes, and trends of diversity in the field. But field-level demographic changes are driven by subfield hiring dynamics because faculty searches are typically at the subfield level. Here, we quantify and forecast variations in the demographic composition of the subfields of computing using a comprehensive database of training and employment records for 6882 tenure-track faculty from 269 PhD-granting computing departments in the United States, linked with 327,969 publications. We find that subfield prestige correlates with gender inequality, such that faculty working in computing subfields with more women tend to hold positions at less prestigious institutions. In contrast, we find no significant evidence of racial or socioeconomic differences by subfield. Tracking representation over time, we find steady progress toward gender equality in all subfields, but more prestigious subfields tend to be roughly 25 years behind the less prestigious subfields in gender representation. These results illustrate how the choice of subfield in a faculty search can shape a department's gender diversity.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ学部では、女性や有色人種が著しく不足しており、人口多様性の改善は遅く、不均一である。 効果的な多様化戦略は、分野における多様性の相関、原因、傾向の定量化に依存する。 しかし、学部レベルの人口変動は、典型的にはサブフィールドレベルにあるため、サブフィールド採用のダイナミクスによって引き起こされる。 ここでは、米国の269のPhDグラッティングコンピューティング部門から6882の受講生のトレーニング記録と雇用記録の総合データベースを用いて、計算サブフィールドの人口構成の変動を定量化し、予測する。 サブフィールドの権威は性別の不平等と相関しており、より女性が多いサブフィールドで働く学部は、より権威の低い機関で職に就く傾向がある。 対照的に、サブフィールドによる人種的・社会経済的差異の顕著な証拠は見つからない。 時間の経過とともに、すべてのサブフィールドにおける男女平等に向けて着実に進展するが、より名高いサブフィールドは、性別表現において名度の低いサブフィールドよりも約25年遅れている傾向がある。 これらの結果は, 学部検索におけるサブフィールドの選択が, 学部の性多様性をどのように形成するかを示す。

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