論文の概要: Gender assignment in doctoral theses: revisiting Teseo with a method based on cultural consensus theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18607v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 15:22:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 05:47:11.760099
• Title: Gender assignment in doctoral theses: revisiting Teseo with a method based on cultural consensus theory
• Title（参考訳）: 博士論文におけるジェンダーの課題--文化コンセンサス理論に基づく方法によるテセオの再考
• Authors: Nataly Matias-Rayme, Iuliana Botezan, Mari Carmen Suárez-Figueroa, Rodrigo Sánchez-Jiménez,
• Abstract要約: 本研究では,学術的文脈におけるジェンダー割り当て手法を批判的に評価する。 この研究は、文化的なコンセンサスに基づく手法であるnomquamgenderを導入し、スペインの論文データベースであるTeseoに適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study critically evaluates gender assignment methods within academic contexts, employing a comparative analysis of diverse techniques, including a SVM classifier, gender-guesser, genderize.io, and a Cultural Consensus Theory based classifier. Emphasizing the significance of transparency, data sources, and methodological considerations, the research introduces nomquamgender, a cultural consensus-based method, and applies it to Teseo, a Spanish dissertation database. The results reveal a substantial reduction in the number of individuals with unknown gender compared to traditional methods relying on INE data. The nuanced differences in gender distribution underscore the importance of methodological choices in gender studies, urging for transparent, comprehensive, and freely accessible methods to enhance the accuracy and reliability of gender assignment in academic research. After reevaluating the problem of gender imbalances in the doctoral system we can conclude that it's still evident although the trend is clearly set for its reduction. Finaly, specific problems related to some disciplines, including STEM fields and seniority roles are found to be worth of attention in the near future.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、SVM分類器、ジェンダー・ゲッサー、ジェンダーize.io、文化合意理論に基づく分類器など、さまざまな手法の比較分析を用いて、学術的文脈におけるジェンダー割り当て手法を批判的に評価する。 この研究は透明性、データソース、方法論的考察の重要性を強調し、文化的なコンセンサスに基づく手法であるnomquamgenderを導入し、スペインの論文データベースであるTeseoに適用した。 その結果、INEデータに依存する従来の手法と比較して、性別不明の個体数が大幅に減少していることが明らかとなった。 性別分布の微妙な違いは、学術研究における性別割り当ての正確さと信頼性を高めるために、透明で包括的でアクセスしやすい方法を求める、性別研究における方法論的選択の重要性を浮き彫りにしている。 博士制度における男女不均衡の問題を再評価した結果、この傾向は明らかにその減少のために設定されているものの、まだ明らかであると結論付けることができる。 最終的に、STEMフィールドや高齢者の役割を含むいくつかの分野に関連する特定の問題は、近い将来、注目に値するものとなる。

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