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Mujeres en campos STEM

La bioquímica Ainhoa ​​Murua Ugarte (es) trabajando en su laboratorio

Muchos académicos y formuladores de políticas han observado que los campos de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM) han seguido siendo predominantemente masculinos con una participación históricamente baja entre las mujeres desde los orígenes de estos campos en el siglo XVIII durante el Siglo de las Luces . [1]

Los académicos están explorando las diversas razones de la existencia continua de esta disparidad de género en los campos STEM. Quienes consideran que esta disparidad es resultado de fuerzas discriminatorias también están buscando formas de corregirla dentro de los campos STEM (éstos generalmente se interpretan como profesiones bien remuneradas y de alto estatus con un atractivo profesional universal). [2] [3] [4] [5] [6]

Historia

La participación de las mujeres en la ciencia, la tecnología y la ingeniería ha sido limitada [7] [8] [9] y tampoco se ha informado lo suficiente a lo largo de la mayor parte de la historia. [10] [11] Este ha sido el caso, con excepciones, hasta que comenzaron los cambios a gran escala alrededor de la década de 1970. Los académicos han discutido posibles razones y mecanismos detrás de las limitaciones, como los roles de género arraigados , [12] el sexismo , [13] [14] y las diferencias sexuales en psicología . [15] [16] [17] [18] También ha habido un esfuerzo entre los historiadores de la ciencia para descubrir las contribuciones de las mujeres que no se informan lo suficiente. [19] [20] [21]

El término STEM se utilizó por primera vez en 2001, [22] principalmente en relación con la elección de educación y carrera. Los diferentes campos STEM tienen historias diferentes, pero la participación de las mujeres, aunque limitada, se ha visto a lo largo de la historia. La ciencia, la protociencia y las matemáticas se han practicado desde la antigüedad, y durante este tiempo las mujeres han contribuido a campos como la medicina , la botánica , la astronomía , el álgebra y la geometría . En la Edad Media, en Europa y Oriente Medio, los monasterios cristianos y las madrasas islámicas eran lugares donde las mujeres podían trabajar en materias como las matemáticas y el estudio de la naturaleza. [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30]

Las universidades de tradición cristiana comenzaron como lugares de educación de un clero profesional que no admitía mujeres, y la práctica de prohibir el acceso a las mujeres continuó incluso después de que se ampliaron las misiones de las universidades. [31] Debido a que a las mujeres generalmente se les prohibía acceder a la educación superior formal hasta finales del siglo XIX, les resultó muy difícil ingresar a disciplinas especializadas. [32]

El desarrollo de la tecnología industrial estuvo dominado por los hombres, y los primeros logros técnicos, como la invención de la máquina de vapor, se debieron principalmente a los hombres. [33] Sin embargo, hay muchos ejemplos de contribuciones de las mujeres a la ingeniería . [34]

Inicialmente, una "computadora" era una persona que hacía cálculos , que a menudo era una mujer. [35] Trabajar como computadora requería escrupulosidad, precisión y velocidad. [36] Algunas mujeres que inicialmente trabajaron como computadoras humanas luego pasaron de hacer cálculos más simples a niveles más altos de trabajo, donde especificaban tareas y algoritmos y analizaban resultados. [37]

Las tasas de participación de las mujeres en los campos STEM comenzaron a aumentar notablemente en los años 1970 y 1980. [38] Algunos campos, como la biotecnología , ahora tienen casi el 50% de participación de mujeres. [39]

Desequilibrio de género en los campos STEM

Según los resultados de PISA 2015, el 4,8% de los niños y el 0,4% de las niñas esperan una carrera en TIC. [40]

Los estudios sugieren que muchos factores contribuyen a las actitudes hacia el rendimiento de los hombres jóvenes en matemáticas y ciencias , incluido el estímulo de los padres, las interacciones con los profesores de matemáticas y ciencias, el contenido del plan de estudios, las experiencias prácticas de laboratorio, los logros de la escuela secundaria en matemáticas y ciencias, y Recursos disponibles en casa. [41] En los Estados Unidos , los resultados de las investigaciones son contradictorios en cuanto a cuándo divergen las actitudes de niños y niñas sobre las matemáticas y las ciencias. Al analizar varios estudios longitudinales representativos a nivel nacional , [42] un investigador encontró pocas diferencias en las actitudes de niñas y niños hacia la ciencia en los primeros años de la escuela secundaria. [41] Las aspiraciones de los estudiantes de seguir carreras en matemáticas y ciencias influyen tanto en los cursos que eligen tomar en esas áreas como en el nivel de esfuerzo que ponen en estos cursos.

Un estudio estadounidense de 1996 sugirió que las niñas comienzan a perder la confianza en sí mismas en la escuela secundaria porque creen que los hombres poseen más inteligencia en los campos tecnológicos. [43] [44] El hecho de que los hombres superen a las mujeres en el análisis espacial , [45] un conjunto de habilidades que muchos profesionales de la ingeniería consideran vital, genera esta idea errónea. [4] Las académicas feministas postulan que los niños tienen más probabilidades de adquirir habilidades espaciales fuera del aula porque se les anima cultural y socialmente a construir y trabajar con las manos. [46] Las investigaciones muestran que las niñas pueden desarrollar estas mismas habilidades con la misma forma de capacitación. [47] [48]

Un estudio realizado en 1996 en Estados Unidos entre estudiantes universitarios de primer año realizado por el Instituto de Investigación de Educación Superior muestra que hombres y mujeres difieren mucho en sus campos de estudio previstos. De los estudiantes de primer año de universidad en 1996, el 20 por ciento de los hombres y el 4 por ciento de las mujeres planeaban especializarse en ciencias de la computación e ingeniería , [49] mientras que porcentajes similares de hombres y mujeres planeaban especializarse en biología o ciencias físicas . [50] [51] Las diferencias en las especialidades previstas entre hombres y mujeres estudiantes de primer año se relacionan directamente con las diferencias en los campos en los que hombres y mujeres obtienen su título. En el nivel postsecundario, las mujeres tienen menos probabilidades que los hombres de obtener un título en matemáticas, ciencias físicas o ciencias de la computación e ingeniería. La excepción a este desequilibrio de género se encuentra en el campo de las ciencias de la vida . [52] [53]

Efectos de la subrepresentación de las mujeres en las carreras STEM

En Escocia , un gran número de mujeres se gradúan en materias STEM pero no logran avanzar hacia una carrera STEM en comparación con los hombres. La Sociedad Real de Edimburgo estima que duplicar las contribuciones altamente cualificadas de las mujeres a la economía de Escocia la beneficiaría en 170 millones de libras esterlinas al año. [54] [55]

Un estudio de 2017 encontró que cerrar la brecha de género en la educación STEM tendría un impacto positivo en el crecimiento económico en la UE, contribuyendo a un aumento del PIB per cápita del 0,7% al 0,9% en todo el bloque para 2030 y del 2,2% al 3,0% para 2050. [ 56] [57]

Ganancias de hombres y mujeres.

Las mujeres graduadas universitarias ganaron menos en promedio que los hombres graduados universitarios, a pesar de que compartieron el crecimiento de los ingresos de todos los graduados universitarios en la década de 1980. Algunas de las diferencias salariales están relacionadas con las diferencias en las ocupaciones a las que acceden mujeres y hombres. Entre los graduados recientes de licenciaturas en ciencias e ingeniería, las mujeres tenían menos probabilidades que los hombres de estar empleadas en ocupaciones de ciencias e ingeniería. Sigue existiendo una brecha salarial entre hombres y mujeres en puestos científicos comparables. Entre los científicos e ingenieros más experimentados, la brecha salarial de género es mayor que entre los recién graduados. [58] Los salarios son más altos en matemáticas, informática e ingeniería, campos en los que las mujeres no están muy representadas. En Australia , un estudio realizado por la Oficina Australiana de Estadísticas ha demostrado que la actual brecha salarial de género entre hombres y mujeres en los campos STEM en Australia es del 30,1 por ciento en 2013, lo que representa un aumento del 3 por ciento desde 2012. [59] Además, según un estudio realizado por Moss, [60] cuando se pidió a los profesores de las principales instituciones de investigación de Estados Unidos que reclutaran estudiantes solicitantes para un puesto de director de laboratorio, tanto los hombres como las mujeres calificaron a los candidatos masculinos como más aptos para contratar. y competente para el puesto, a diferencia de las candidatas que compartían un currículum idéntico con los solicitantes masculinos. En el estudio de Moss, los profesores estaban dispuestos a dar a los solicitantes masculinos un salario inicial más alto y oportunidades de orientación profesional. [60]

Educación y percepción

El porcentaje de Ph.D. en campos STEM en los EE. UU. obtenidos por mujeres es aproximadamente el 42%, [61] mientras que el porcentaje de Ph.D. en todos los campos el porcentaje obtenido por mujeres es aproximadamente del 52%. [62] Los estereotipos y las diferencias educativas pueden conducir a la disminución de las mujeres en los campos STEM. Estas diferencias comienzan ya en tercer grado, según Thomas Dee , donde los niños avanzan en matemáticas y ciencias y las niñas en lectura. [63] Según la UNESCO, en 2023, 122 millones de niñas en todo el mundo no van a la escuela, y las mujeres todavía representan casi dos tercios de todos los adultos que no saben leer. [64]

Representación de las mujeres en todo el mundo

Porcentaje de estudiantes mujeres en (a) programas de ingeniería, manufactura y construcción y (b) tecnologías de la información y la comunicación en educación terciaria, 2017 o último año

La UNESCO , entre otras agencias, incluida la Comisión Europea y la Asociación de Academias y Sociedades de Ciencias de Asia (AASSA), han hablado abiertamente sobre la subrepresentación de las mujeres en los campos STEM a nivel mundial. [65] [66] [67] [68]

A pesar de sus esfuerzos por compilar e interpretar estadísticas comparadas, es necesario actuar con cautela. Ann Hibner Koblitz ha comentado los obstáculos relacionados con la realización de comparaciones estadísticas significativas entre países: [69]

Por diversas razones, es difícil obtener datos confiables sobre comparaciones internacionales de mujeres en campos STEM. Las cifras agregadas no nos dicen mucho, especialmente porque la terminología que describe los niveles educativos, el contenido de las carreras, las categorías laborales y otros marcadores varía de un país a otro.

Incluso cuando diferentes países utilizan las mismas definiciones de términos, el significado social de las categorías puede diferir considerablemente. Koblitz comenta: [70]

No es posible utilizar los mismos indicadores para determinar la situación en todos los países. La estadística significativa podría ser el porcentaje de mujeres que enseñan a nivel universitario. Pero también podría ser la proporción de mujeres en institutos de investigación y academias de ciencias (y a qué nivel), o el porcentaje de mujeres que publican (o que publican en revistas extranjeras en lugar de las nacionales), o la proporción de mujeres que van en el extranjero para conferencias, estudios de posgrado, etc., o el porcentaje de mujeres que reciben becas de agencias de financiación nacionales e internacionales. Los índices pueden tener diferentes significados en diferentes países y el prestigio de distintos puestos y honores puede variar considerablemente.

África

Según las estadísticas de la UNESCO, el 30% de la fuerza laboral tecnológica subsahariana son mujeres; esta proporción aumentó al 33,5 por ciento en 2018. [71] [68] Sudáfrica se encuentra entre los 20 principales países del mundo en cuanto a la proporción de profesionales con habilidades en inteligencia artificial y aprendizaje automático, y las mujeres representan el 28 por ciento de estos profesionales sudafricanos. . [68]

Asia

Proporción de mujeres graduadas en programas de ciencias en educación terciaria en Asia

Una hoja informativa publicada por la UNESCO en marzo de 2015 [72] presentaba estadísticas mundiales sobre las mujeres en los campos STEM, centrándose en la región de Asia y el Pacífico. Informa que, en todo el mundo, el 30 por ciento de los investigadores son mujeres; a partir de 2018, esta proporción había aumentado al 33 por ciento. [68] En estas áreas, Asia Oriental, el Pacífico, Asia Meridional y Asia Occidental tuvieron el equilibrio más desigual, con el 20 por ciento de los investigadores siendo mujeres en cada una de esas subregiones. Mientras tanto, Asia Central tenía el equilibrio más igualitario de la región: las mujeres representaban el 46 por ciento de sus investigadores. Los países de Asia Central, Azerbaiyán y Kazajstán, fueron los únicos países de Asia con mujeres como mayoría de sus investigadores, aunque en ambos casos fue por un margen muy pequeño. [72]

Camboya

En 2004, el 13,9% de los estudiantes matriculados en programas de ciencias en Camboya eran mujeres y en 2002 el 21% de los investigadores en los campos de la ciencia, la tecnología y la innovación eran mujeres. Estas estadísticas son significativamente más bajas que las de otros países asiáticos como Malasia . Mongolia y Corea del Sur . Según un informe de la UNESCO sobre las mujeres en STEM en los países asiáticos, el sistema educativo de Camboya tiene una larga historia de dominio masculino derivado de sus prácticas de enseñanza budista exclusivamente masculinas. A partir de 1924, se permitió a las niñas matricularse en la escuela. El prejuicio contra las mujeres, no sólo en la educación sino también en otros aspectos de la vida, existe en forma de opiniones tradicionales de que los hombres son más poderosos y dignos que las mujeres, especialmente en el hogar y en el lugar de trabajo, según la Fórmula Compleja de la UNESCO . [sesenta y cinco]

Indonesia

Una fórmula compleja de la UNESCO afirma que el gobierno de Indonesia ha estado trabajando para lograr la igualdad de género, especialmente a través del Ministerio de Educación y Cultura , pero persisten los estereotipos sobre el papel de las mujeres en el lugar de trabajo. Debido a puntos de vista tradicionales y normas sociales , las mujeres luchan por permanecer en sus carreras o ascender en el lugar de trabajo. Hay sustancialmente más mujeres matriculadas en campos científicos como farmacia y biología que en matemáticas y física . Dentro de la ingeniería, las estadísticas varían según la disciplina de ingeniería específica; Las mujeres representan el 78% de los estudiantes de ingeniería química , pero sólo el 5% de los estudiantes de ingeniería mecánica . En 2005, de 35.564 investigadores en ciencia, tecnología e ingeniería, sólo 10.874 o el 31% eran mujeres. [sesenta y cinco]

Japón

Según datos de la OCDE, alrededor del 25 por ciento de la matrícula en programas relacionados con STEM en el nivel de educación terciaria en Japón son mujeres. [73]

Kazajstán

Según datos de la OCDE, alrededor del 66 por ciento de la matrícula en programas relacionados con STEM en el nivel de educación terciaria en Kazajstán son mujeres. [73]

Malasia

Según la UNESCO, el 48,19% de los estudiantes matriculados en programas de ciencias en Malasia eran mujeres en 2011. Este número ha aumentado significativamente en las últimas tres décadas, durante las cuales el empleo de mujeres en el país ha aumentado en un 95%. En Malasia, más del 50% de los empleados en la industria informática, que generalmente es un campo dominado por hombres dentro de STEM, son mujeres. De los estudiantes matriculados en farmacia, más del 70% son mujeres, mientras que en ingeniería sólo el 36% de los estudiantes son mujeres. Las mujeres ocupaban el 49% de los puestos de investigación en ciencia, tecnología e innovación en 2011. [65]

Mongolia

Según datos de la UNESCO de 2012 y 2018 respectivamente, el 40,2% de los estudiantes matriculados en programas científicos y el 49% de los investigadores en ciencia, tecnología e innovación en Mongolia son mujeres. Tradicionalmente, la cultura nómada mongol era bastante igualitaria, con mujeres y hombres criando a sus hijos, cuidando el ganado y luchando en la batalla, lo que refleja la relativa igualdad de mujeres y hombres en la fuerza laboral moderna de Mongolia. Más mujeres que hombres cursan estudios superiores y el 65% de los graduados universitarios en Mongolia son mujeres. Sin embargo, las mujeres ganan entre un 19% y un 30% menos que sus homólogos masculinos y la sociedad las percibe como menos aptas para la ingeniería que los hombres. El treinta por ciento o menos de los empleados en informática, arquitectura de la construcción e ingeniería son mujeres, mientras que tres de cada cuatro estudiantes de biología son mujeres. [sesenta y cinco]

Nepal

En 2011, el 26,17% de los estudiantes de ciencias de Nepal eran mujeres y el 19% de sus estudiantes de ingeniería también eran mujeres. Según la investigación, las mujeres ocuparon el 7,8% de los puestos en 2010. Estos bajos porcentajes se corresponden con los valores sociales patriarcales de Nepal. En Nepal, las mujeres que ingresan a los campos STEM suelen ingresar a la silvicultura o la medicina, específicamente la enfermería , que se percibe como una ocupación predominantemente femenina en la mayoría de los países. [sesenta y cinco]

Corea del Sur

En 2012, el 30,63% de los estudiantes matriculados en programas de ciencias en Corea del Sur eran mujeres, una cifra que ha ido aumentando desde la revolución digital. El número de estudiantes masculinos y femeninos matriculados en la mayoría de los niveles de educación también es comparable, aunque la diferencia de género es mayor en la educación superior. Las creencias confucianas en el menor valor social de las mujeres, así como otros factores culturales, podrían influir en la brecha de género STEM en Corea del Sur. En Corea del Sur, como en otros países, el porcentaje de mujeres en medicina (61,6%) es mucho mayor que el porcentaje de mujeres en ingeniería (15,4%) y otros campos más basados ​​en las matemáticas. En ocupaciones de investigación en ciencia, tecnología e innovación, las mujeres constituían el 17% de la fuerza laboral en 2011. En Corea del Sur, la mayoría de las mujeres que trabajan en campos STEM se clasifican como empleadas "no regulares" o temporales, lo que indica una mala estabilidad laboral. [65] En un estudio realizado por la Universidad de Glasgow que examinó la ansiedad matemática y el rendimiento en exámenes de niños y niñas de varios países, los investigadores encontraron que Corea del Sur tenía una alta diferencia de sexo en los puntajes de matemáticas, y las estudiantes obtuvieron puntajes significativamente más bajos y experimentaron más ansiedad matemática en los exámenes de matemáticas que los estudiantes varones. [74]

Tailandia

Según datos de la OCDE, alrededor del 53 por ciento de la matrícula en programas relacionados con STEM en el nivel de educación terciaria en Tailandia son mujeres. [73]

Estados del Consejo de Cooperación del Golfo

Ann Hibner Koblitz informó sobre una serie de entrevistas realizadas en 2015 en Abu Dhabi con ingenieras e informáticas que habían venido a los Emiratos Árabes Unidos y otros estados del Golfo para encontrar oportunidades que no estaban disponibles en su país de origen. Las mujeres hablaron de un nivel notablemente alto de satisfacción laboral y relativamente poca discriminación. [69] Koblitz comenta que

... la mayoría de las personas en la mayoría de los países fuera de Medio Oriente no tienen idea de que la región, en particular los Emiratos Árabes Unidos, es un imán para mujeres árabes jóvenes y dinámicas que hacen carreras exitosas en una variedad de alta tecnología y otros campos científicos. ; "tierra de oportunidades", "el paraíso de los amantes de la tecnología" y sí, incluso "la meca" fueron algunos de los términos utilizados para describir a los Emiratos Árabes Unidos por las mujeres que conocí.

Centro y Sudamérica

Casi la mitad de los títulos de doctorado que se obtienen en América Central y del Sur los obtienen mujeres (2018). Sin embargo, sólo una pequeña minoría está representada en los niveles de toma de decisiones. [75]

Un estudio de 2018 recopiló 6.849 artículos publicados en América Latina y encontró que las investigadoras representaban el 31% de los investigadores publicados en 2018, un aumento del 27% en 2002. [76] El mismo estudio también encontró que cuando las mujeres lideran el grupo de investigación, las mujeres contribuyentes se publicaron un 60%, en comparación con cuando los hombres son los líderes y las colaboradoras se publicaron un 20%. [76]

Al analizar más de 1.500 artículos relacionados con la botánica publicados en América Latina, un estudio encontró que la participación de mujeres y hombres fue igual, ya sea en publicaciones o en roles de liderazgo en organizaciones científicas. [77] Además, las mujeres tuvieron tasas más altas de publicación en Argentina, Brasil y México en comparación con otros países latinoamericanos, a pesar de que la participación fue casi la misma en toda la región. [77] Aunque las mujeres tienen mayores publicaciones en botánica, los hombres aún publican más que las mujeres y, a menudo, son los citados en artículos de investigación y estudios relacionados con las ciencias. [77]

El estudio concluyó que según los datos (que se muestran en la tabla anterior), las mujeres en Chile que están matriculadas en STEM tienen una mayor matrícula en las ciencias estrechamente relacionadas con la Biología y la Medicina que otras ciencias del campo tecnológico. [78] Después de graduarse, las mujeres constituían el 67,70% de los trabajadores de Ingeniería en Salud y el 59,80% de los trabajadores de Ingeniería Biomédica. Mientras que en otros campos, como la ingeniería mecánica o la ingeniería eléctrica (los campos más técnicos), los hombres dominaban la fuerza laboral y más del 90% de los trabajadores eran hombres. [78]

Europa

(UE, 2016) [40]

En la Unión Europea sólo el 16,7% de media de los especialistas en TIC (tecnologías de la información y la comunicación) son mujeres. Sólo en Rumania y Bulgaria las mujeres desempeñan más del 25 por ciento de estos puestos. La distribución de género es más equilibrada, especialmente en los nuevos Estados miembros, cuando se tienen en cuenta los técnicos en TIC (puestos de rango medio y bajo). [40]

En 2012, el porcentaje de mujeres doctoradas era el 47,3% del total, el 51% de las ciencias sociales, empresariales y jurídicas, el 42% de las ciencias, matemáticas e informática, y apenas el 28% de las doctoradas en ingeniería, manufactura y construcción. En el subcampo de la informática, sólo el 21% de los doctorados eran mujeres. En 2013, en la UE, los hombres científicos e ingenieros constituían de media el 4,1% de la fuerza laboral total, mientras que las mujeres constituían solo el 2,8%. En más de la mitad de los países las mujeres representan menos del 45% de los científicos e ingenieros. La situación ha mejorado, ya que entre 2008 y 2011 el número de mujeres entre los científicos e ingenieros empleados creció una media del 11,1% anual, mientras que el número de hombres creció sólo un 3,3% durante el mismo período. [79]

En 2015, en Eslovenia , Portugal , Francia , Suecia , Noruega e Italia había más niños que niñas cursando cursos avanzados de matemáticas y física en la educación secundaria en el grado 12. [80]

En 2018, la comisaria europea de Economía y Sociedad Digital, Mariya Gabriel, anunció planes para aumentar la participación de las mujeres en el sector digital desafiando los estereotipos; promover la educación y las habilidades digitales y abogar por más mujeres emprendedoras. [81] En 2018, Irlanda tomó la medida de vincular la financiación de la investigación de la Autoridad de Educación Superior a la capacidad de una institución para reducir la desigualdad de género. [68]

América del norte

Estados Unidos

Según la Fundación Nacional de Ciencias , las mujeres representan el 43 por ciento de la fuerza laboral estadounidense de científicos e ingenieros (S&E) menores de 75 años. [82] Para los menores de 29 años, las mujeres representan el 56% de la fuerza laboral de ciencia e ingeniería. De los científicos e ingenieros que buscan empleo, el 50% menores de 75 años son mujeres y el 49% menores de 29 años son mujeres. Aproximadamente uno de cada siete ingenieros es mujer. [83] Sin embargo, las mujeres representan el 28% de los trabajadores en ocupaciones de ciencia y tecnología; no todas las mujeres que reciben capacitación en ciencia y tecnología trabajan como científicas o ingenieras. [84] Las mujeres ocupan el 58 por ciento de las ocupaciones relacionadas con la ciencia y la tecnología. [84]

Las mujeres en los campos STEM ganan considerablemente menos que los hombres, incluso después de controlar un amplio conjunto de características como la educación y la edad. En promedio, los hombres en trabajos STEM ganan $36,34 por hora, mientras que las mujeres en trabajos STEM ganan $31,11 por hora. [83]

Hay muchas razones por las que siguen existiendo brechas salariales de género en los campos STEM, entre las que se incluye que las mujeres elijan carreras STEM que pagan menos. Sin embargo, incluso con el mismo título, las mujeres seguían ganando menos. Un estudio de investigación sobre el salario inicial con un título en ingeniería encontró que las mujeres ganaban menos de $61,000 mientras que los hombres ganaban más de $65,000. [85]

Las mujeres dominan el número total de personas con títulos de licenciatura, así como aquellas en campos STEM definidos por el Centro Nacional de Estadísticas Educativas . Sin embargo, están subrepresentados en campos específicos como Ciencias de la Computación, Ingeniería y Matemáticas. Junto con las mujeres, las minorías raciales/étnicas en los Estados Unidos también están subrepresentadas en STEM.

Las mujeres asiáticas están bien representadas en los campos STEM en los EE. UU. (aunque no tanto como los hombres de la misma etnia) en comparación con las mujeres afroamericanas, hispanas, isleñas del Pacífico y nativas americanas. [86] Dentro del mundo académico, estas mujeres pertenecientes a minorías representan menos del 1% de los puestos permanentes en las 100 principales universidades de Estados Unidos, a pesar de constituir aproximadamente el 13% de la población total de Estados Unidos. [87] Un estudio de 2015 sugirió que las actitudes hacia la contratación de mujeres en puestos permanentes de STEM han mejorado, con una preferencia de 2:1 por las mujeres en STEM después de ajustar por iguales calificaciones y estilos de vida (por ejemplo, solteras, casadas, divorciadas). [88]

mujeres afroamericanas

Según Kimberly Jackson, los prejuicios y los estereotipos asumidos impiden que las mujeres de color, especialmente las negras, estudien en campos STEM. Psicológicamente, los estereotipos sobre el intelecto, las capacidades cognitivas y la ética laboral de las mujeres negras contribuyen a su falta de confianza en STEM. Algunas escuelas, como Spelman College , han intentado cambiar las percepciones de las mujeres afroamericanas y mejorar sus tasas de participación y dominio técnico en STEM. [89] Los estudiantes de color, especialmente los estudiantes negros, enfrentan dificultades en las carreras de STEM, ya que enfrentan climas hostiles, microagresiones y una falta de apoyo y tutoría.

mujeres latinoamericanas

Un estudio del NCWIT de 2015 estimó que las mujeres latinoamericanas representaban solo el 1% de la fuerza laboral tecnológica de Estados Unidos. [90] Un estudio de 2018 sobre 50 mujeres latinoamericanas que fundaron una empresa de tecnología indicó que el 20% eran mexicanas, el 14% birraciales, el 8% desconocidas y el 4% venezolanas. [91]

Canadá

Un estudio de Statistics Canada de 2019 encontró que las mujeres de primer año representan el 44% de los estudiantes STEM, en comparación con el 64% de los estudiantes que no son STEM. Aquellas mujeres que salen de los cursos STEM generalmente van a un campo relacionado, como atención médica o finanzas. [92] Un estudio realizado por la Universidad de Columbia Británica descubrió que sólo entre el 20% y el 25% de los estudiantes de informática de todos los colegios y universidades canadienses son mujeres. Además, sólo aproximadamente 1 de cada 5 de ese porcentaje se graduará de esos programas. [93]

Estadísticamente, es menos probable que las mujeres elijan un programa STEM, independientemente de su capacidad matemática. Los hombres jóvenes con calificaciones más bajas en matemáticas tienen más probabilidades de dedicarse a campos STEM que sus pares identificados como mujeres con calificaciones más altas en matemáticas. [94]

Oceanía

Australia

Australia ha realizado recientemente intentos significativos para promover la participación de las mujeres en las disciplinas STEMM, incluida la formación de Women in STEMM Australia en 2014, una organización sin fines de lucro que tiene como objetivo conectar a las mujeres en las disciplinas STEMM en una red coherente. [95] De manera similar, el directorio STEM Women se ha establecido para promover la equidad de género mostrando la diversidad de talentos de las mujeres australianas en los campos STEM. [96] En 2015, se inició SAGE (Ciencia en Australia Equidad de Género) como una empresa conjunta de la Academia Australiana de Ciencias y la Academia Australiana de Tecnología e Ingeniería . [97] El programa tiene la tarea de implementar un piloto del marco de acreditación Athena SWAN dentro de las instituciones de educación superior australianas.

Subrepresentación en premios y concursos relacionados con STEM

En cuanto a los premios más prestigiosos en los campos STEM , [98] se han otorgado menos a mujeres que a hombres. Entre 1901 y 2017, la proporción de mujeres: total de premios Nobel fue de 2:207 en física , [99] 4:178 en química, 12:214 en fisiología/medicina , [100] [101] y 1:79 en ciencias económicas . [102] Las proporciones para otros campos fueron 14:114 en literatura y 16:104 para la paz. [103] [104] Maryam Mirzakhani fue la primera mujer y la primera iraní en recibir la Medalla Fields en 2014. [105] [106] La Medalla Fields, es uno de los premios más prestigiosos en matemáticas , [107] y ha sido otorgado 56 veces en total.

Menos estudiantes participan en prestigiosas competencias relacionadas con STEM, como la Olimpiada Internacional de Matemáticas . En 2017, solo el 10% de los participantes de la OMI eran mujeres y había una mujer en el equipo ganador de seis miembros de Corea del Sur. [108] [109]

Avances recientes en tecnología.

Naomi Wu demostrando cómo configurar una Raspberry Pi 2

Abbiss afirma que "la ubicuidad de las computadoras en la vida cotidiana ha provocado la ruptura de las distinciones de género en las preferencias y el uso de diferentes aplicaciones, particularmente en el uso de Internet y el correo electrónico". [110] Ambos géneros han adquirido habilidades, competencias y confianza en el uso de una variedad de herramientas tecnológicas , [111] móviles y de aplicaciones para uso personal, [112] educativo y profesional en el nivel de escuela secundaria, pero la brecha aún persiste cuando se trata de la inscripción de niñas en clases de informática, que disminuye del grado 10 al 12. En los programas de educación superior en tecnología de la información y las comunicaciones, las mujeres representan sólo el 3% de los graduados a nivel mundial. [113] [80]

Una revisión de las solicitudes de patentes del Reino Unido, realizada en 2016, encontró que la proporción de nuevas invenciones registradas por mujeres estaba aumentando, pero que la mayoría de las inventoras estaban activas en campos estereotípicamente femeninos, como "diseñar sujetadores y maquillaje". El 94% de las invenciones en el campo de la informática, el 96% en aplicaciones automotrices y minería, y el 99% en explosivos y municiones, fueron realizadas por hombres. [114] [115] En 2016, Rusia tuvo el porcentaje más alto de patentes presentadas por mujeres, alrededor del 16%. Luego, en 2019, la USPTO publicó un informe que mostraba que la proporción de inventoras que figuran en las patentes estadounidenses había aumentado recientemente a alrededor del 17%. [116]

Explicaciones de la baja representación de las mujeres

Hay una variedad de razones propuestas para explicar el número relativamente bajo de mujeres en los campos STEM. Estas pueden clasificarse en términos generales en explicaciones sociales, psicológicas e innatas. Sin embargo, las explicaciones no se limitan necesariamente a una sola de estas categorías.

Societal

Discriminación

Esta filtración puede deberse a la discriminación , [117] tanto abierta como encubierta, que enfrentan las mujeres en los campos STEM. [118] Según Schiebinger, las mujeres tienen el doble de probabilidades que los hombres de dejar trabajos en ciencias e ingeniería. [119] : 33  En la década de 1980, los investigadores demostraron un sesgo evaluativo general contra las mujeres. [120]

En un estudio de 2012, se enviaron solicitudes por correo electrónico para reunirse con profesores de programas de doctorado en las 260 mejores universidades de EE. UU. Fue imposible determinar si algún individuo en particular en este estudio mostraba discriminación, ya que cada participante solo vio una solicitud de un posible estudiante de posgrado. Sin embargo, los investigadores encontraron evidencia de discriminación contra las minorías étnicas y las mujeres en comparación con los hombres caucásicos. [121] En otro estudio, a los profesores de ciencias se les enviaron los materiales de los estudiantes que solicitaban un puesto de gerente de laboratorio en su universidad. [60] Los materiales eran los mismos para cada participante, pero a cada solicitud se le asignó aleatoriamente un nombre masculino o femenino. Los investigadores descubrieron que los profesores calificaron a los candidatos masculinos como más competentes y más contratables que las candidatas, a pesar de que las solicitudes eran idénticas. [60] Si las personas reciben información sobre el género de un posible estudiante, pueden inferir que él o ella posee rasgos consistentes con los estereotipos de ese género. [122] Un estudio realizado en 2014 encontró que los hombres son favorecidos en algunos ámbitos, como las tasas de permanencia en biología, pero que la mayoría de los ámbitos eran justos en cuanto a género. Los autores interpretaron esto en el sentido de que la subrepresentación de las mujeres en las filas docentes no se debía únicamente a la contratación, promoción y remuneración sexistas. [123]

Audery Azoulay , jefa de la UNESCO , afirmó que incluso en el "siglo XXI, las mujeres y las niñas están marginadas en los campos relacionados con la ciencia debido a su género". [124] Una encuesta de 2017 mostró que las mujeres que trabajan en los campos STEM tienen más probabilidades de experimentar discriminación en el lugar de trabajo que los hombres. [125] Alrededor de la mitad de las mujeres en la profesión STEM han experimentado discriminación por motivos de género, como que al hombre se le pague más por el mismo trabajo, se le trate como si no calificara para el trabajo, o se burlaran o insultaran. [125] Algunas mujeres también afirmaron que en un lugar de trabajo donde la mayoría de los empleados eran hombres, sentían que ser mujer era una barrera para su éxito. [125]

Estereotipos

Los estereotipos sobre cómo debería verse y actuar alguien en un campo STEM pueden hacer que los miembros establecidos de estos campos pasen por alto a las personas que son altamente competentes. [126] Generalmente se piensa que el científico o individuo estereotipado en otra profesión STEM es un hombre. [127] Es posible que las mujeres en los campos STEM no se ajusten a la concepción individual de cómo "debería" ser un científico, ingeniero o matemático y, por lo tanto, pueden ser pasadas por alto o penalizadas. La teoría del prejuicio de la congruencia de roles establece que la incongruencia percibida entre el género y un rol u ocupación en particular puede resultar en evaluaciones negativas. [128] [129] [130] Además, los estereotipos negativos sobre las habilidades cuantitativas de las mujeres pueden llevar a las personas a devaluar su trabajo o disuadir a estas mujeres de continuar en los campos STEM. [131]

Tanto los hombres como las mujeres que trabajan en ocupaciones "no tradicionales" pueden sufrir discriminación, pero las formas y consecuencias de esta discriminación son diferentes. A menudo se percibe que las personas de un género particular son más adecuadas para carreras o áreas de estudio particulares que las del otro género. [132] [133] Un estudio encontró que los anuncios de trabajo para carreras dominadas por hombres tendían a usar palabras más agentes (o palabras que denotan agencia, como "líder" y "orientado a objetivos") asociadas con estereotipos masculinos. [132] La teoría del rol social, propuesta en 1991, afirma que se espera que los hombres muestren cualidades de agente y que las mujeres muestren cualidades comunitarias. [134] Estas expectativas pueden influir en las decisiones de contratación. [135] Un estudio de 2009 encontró que las mujeres tendían a ser descritas en términos más comunitarios y los hombres en términos más agentes en las cartas de recomendación. Estos investigadores también encontraron que las características comunitarias estaban relacionadas negativamente con las decisiones de contratación en el mundo académico. [135]

Aunque las mujeres que ingresan en profesiones tradicionalmente masculinas enfrentan estereotipos negativos que sugieren que no son mujeres "reales", estos estereotipos no parecen disuadir a las mujeres en la misma medida en que estereotipos similares pueden disuadir a los hombres de ejercer profesiones no tradicionales. Hay evidencia histórica de que las mujeres acuden en masa a ocupaciones identificadas por los hombres una vez que hay oportunidades disponibles. [136] Por otro lado, los ejemplos de ocupaciones que cambian de predominantemente femenina a predominantemente masculina son muy raros en la historia de la humanidad. Los pocos casos existentes (como el de la medicina) sugieren que es necesaria una redefinición de las ocupaciones como apropiadamente masculinas antes de que los hombres consideren incorporarse a ellas. [137]

Aunque los hombres en ocupaciones dominadas por mujeres pueden enfrentarse a estereotipos negativos sobre su masculinidad, también pueden experimentar ciertos beneficios. En 1992 se sugirió que las mujeres en ocupaciones dominadas por hombres tendían a chocar con un techo de cristal ; mientras que los hombres en ocupaciones dominadas por mujeres pueden toparse con una "escalera mecánica de cristal". [138]

Efecto oveja negra

El efecto Oveja Negra ocurre cuando es probable que los individuos evalúen a los miembros de su endogrupo más favorablemente que a los miembros de su exogrupo cuando esos miembros están altamente calificados. [139] [140] [141] [142] Sin embargo, cuando los miembros del grupo interno de un individuo tienen cualidades promedio o inferiores al promedio, es probable que los evalúen mucho más bajo que los miembros del grupo externo con calificaciones equivalentes. [139] [140] [141] [142] Esto sugiere que las mujeres establecidas en los campos STEM tendrán más probabilidades que los hombres establecidos de ayudar a las mujeres que inician su carrera y que muestran suficientes calificaciones. Sin embargo, las mujeres establecidas tendrán menos probabilidades que los hombres de ayudar a mujeres que inician su carrera y que muestran calificaciones insuficientes.

Efecto abeja reina

El efecto Queen Bee es similar al efecto Black Sheep pero se aplica sólo a las mujeres. Explica por qué las mujeres de mayor estatus, particularmente en profesiones dominadas por hombres, en realidad pueden tener muchas menos probabilidades de ayudar a otras mujeres que sus colegas masculinos. [143] [144] Un estudio de 2004 encontró que, si bien los estudiantes de doctorado en varias disciplinas diferentes no mostraban diferencias de género en el compromiso o la satisfacción laboral, los miembros del profesorado de la misma universidad creían que las estudiantes estaban menos comprometidas con su trabajo que estudiantes varones. [144] Lo que fue particularmente sorprendente fue que estas creencias de los miembros de la facultad fueron respaldadas más firmemente por las mujeres, en lugar de los hombres. [144] Una posible explicación para este hallazgo es que la movilidad individual de un miembro de un grupo estereotipado negativamente suele ir acompañada de un distanciamiento social y psicológico de uno mismo del grupo. Esto implica que las mujeres exitosas en carreras tradicionalmente dominadas por los hombres no ven su éxito como evidencia de que los estereotipos negativos sobre las habilidades cuantitativas y analíticas de las mujeres sean incorrectos, sino más bien como una prueba de que ellas personalmente son excepciones a la regla. [144] Por lo tanto, estas mujeres pueden en realidad desempeñar un papel en la perpetuación, en lugar de abolir, estos estereotipos negativos.

Tutoría

En los campos STEM, el apoyo y el estímulo de un mentor pueden marcar una gran diferencia en las decisiones de las mujeres sobre si continúan o no una carrera en su disciplina. [145] [146] Esto puede ser particularmente cierto para las personas más jóvenes que pueden enfrentar muchos obstáculos al principio de sus carreras. [6] Dado que estas personas más jóvenes a menudo buscan ayuda y orientación en aquellos que están más establecidos en su disciplina, la capacidad de respuesta y la disposición de los mentores potenciales es increíblemente importante. Hay muchos programas de tutoría emergentes. Sin embargo, muchas mujeres sufren acoso por parte de sus mentores, lo que puede provocar que no puedan terminar el programa, entre muchas otras cuestiones.

Un estudio de 2020 encuestó a mujeres que trabajan en el campo STEM y viven en los EE. UU., el noreste y el este de Canadá. [147] La ​​mayoría de las mujeres informaron que encontrar un mentor en su lugar de trabajo era complejo, y sólo un tercio de las mujeres tenía algún tipo de mentor, formal o informal. [147] Durante su tiempo en la escuela, la mitad de los participantes pudieron encontrar un profesor para que fuera su mentor. Agregaron que la tutoría los ayudó a completar sus estudios y los guió desde el ámbito educativo hasta el lugar de trabajo. [147] La ​​mayoría de las mujeres estuvieron de acuerdo en que la tutoría es un recurso crucial y muchas quieren participar en la tutoría, pero no hay suficientes recursos u oportunidades en su entorno laboral. [147]

Falta de apoyo

Las mujeres en STEM pueden irse debido a que no son invitadas a reuniones profesionales, el uso de estándares que discriminan sexualmente contra las mujeres, condiciones de trabajo inflexibles, la necesidad percibida de ocultar embarazos y la lucha por equilibrar la familia y el trabajo. Las mujeres en los campos STEM que tienen hijos necesitan cuidado infantil o tomar una licencia prolongada. Cuando una familia nuclear no puede costear el cuidado de los niños, normalmente es la madre la que abandona su carrera para quedarse en casa con los niños. [148] Esto se debe en parte a que estadísticamente a las mujeres se les paga menos en sus carreras. El hombre gana más dinero, por lo que se pone a trabajar y la mujer abandona su carrera. La baja por maternidad es otro problema al que se enfrentan las mujeres en los campos STEM. En los EE. UU. , la Ley de Licencia Familiar y Médica de 1993 (FMLA) exige la licencia de maternidad. [149] La FMLA exige 12 semanas de licencia no remunerada anualmente para las madres de niños recién nacidos o recién adoptados. Este es uno de los niveles más bajos de licencia en el mundo industrializado. Todos los países desarrollados, excepto Estados Unidos, garantizan a las madres al menos algún tiempo libre remunerado. [150] [151] Si una nueva madre no tiene apoyo financiero externo o ahorros, es posible que no pueda tomar su licencia de maternidad completa. Pocas empresas permiten a los hombres tomar la licencia de paternidad y puede ser más corta que la licencia de maternidad de las mujeres. [152]

Acoso

En 1993, The New England Journal of Medicine indicó que tres cuartas partes de las estudiantes y residentes fueron acosadas al menos una vez durante su formación médica. [119] : 51  El documental del Festival de Cine de Tribeca de 2020, " Picture a Scientist ", destacó el grave acoso sexual y físico que pueden enfrentar las mujeres en los campos STEM, a menudo sin los recursos adecuados. En esa película, Jane Willenbring , científica y profesora asociada del Instituto Scripps de Oceanografía, compartió cómo fue acosada por su mentor David R. Marchant durante su trabajo de campo. La llamaban muchos nombres degradantes, la acosaban cuando iba al baño e incluso le arrojaban fragmentos de arena volcánica a los ojos.

Falta de modelos a seguir

En la enseñanza de ingeniería y ciencias, las mujeres representaban casi el 50 por ciento de los puestos de profesores e instructores no titulares, pero sólo el 10 por ciento de los profesores titulares o titulares en 1996. Además, el número de jefas de departamento en las facultades de medicina no aumentó. cambio de 1976 a 1996. [153] Además, las mujeres que logran ocupar puestos permanentes o permanentes pueden enfrentar las dificultades asociadas con la posesión de un estatus simbólico. Es posible que carezcan del apoyo de sus colegas y enfrenten el antagonismo de sus compañeros y supervisores. [154] Las investigaciones han sugerido que la falta de interés de las mujeres puede deberse en parte a estereotipos sobre los empleados y los lugares de trabajo en los campos STEM, a los cuales las mujeres responden de manera desproporcionada. [155] [156] [157] [158]

Agrupación y tubería con fugas

A principios de la década de 1980, Rossiter propuso el concepto de "segregación territorial" o segregación ocupacional , que es la idea de que las mujeres se "agrupan" en ciertos campos de estudio. [119] : 34  Por ejemplo, "las mujeres tienen más probabilidades de enseñar e investigar en humanidades y ciencias sociales que en ciencias naturales e ingeniería", [119] : 34  y la mayoría de las mujeres universitarias tienden a elegir carreras como psicología, educación, inglés, artes escénicas y enfermería. [159]

Rossiter también utilizó la "segregación jerárquica" como explicación del bajo número de mujeres en los campos STEM. [ se necesita aclaración ] Ella describe la "segregación jerárquica" como una disminución en el número de mujeres a medida que uno "asciende en la escala de poder y prestigio". [119] : 33  Esto está relacionado con el concepto de tubería STEM con fugas . La metáfora del oleoducto con fugas se ha utilizado para describir cómo las mujeres abandonan los campos STEM en todas las etapas de sus carreras. En los EE. UU., de 2000 personas en edad de asistir a la escuela secundaria, 1944 estaban matriculadas en la escuela secundaria en el otoño de 2014. [160] Suponiendo que la inscripción sea igual para niños y niñas, 60 niños y 62 niñas se consideran "superdotados". [161] Al comparar la inscripción con la población de personas de 20 a 24 años, 880 de las 1000 mujeres originales y 654 de los 1000 hombres originales se inscribirán en la universidad (2014). [162] [163] En el primer año, 330 mujeres y 320 hombres expresarán su intención de estudiar ciencias o ingeniería. [164] De ellos, sólo 142 mujeres y 135 hombres obtendrán realmente una licenciatura en ciencias o ingeniería, [162] [165] y sólo 7 mujeres y 10 hombres obtendrán un doctorado en ciencias o ingeniería. [162] [166] [61]

Psicológico

Falta de interés

Un metaanálisis concluyó que los hombres prefieren trabajar con cosas y las mujeres prefieren trabajar con personas. Cuando los intereses se clasificaron por tipo RIASEC (Realista, Investigativo, Artístico, Social, Emprendedor, Convencional), los hombres mostraron intereses Realistas e Investigativos más fuertes, y las mujeres mostraron intereses Artísticos, Sociales y Convencionales más fuertes. También se encontraron diferencias de sexo que favorecían a los hombres en medidas más específicas de intereses en ingeniería, ciencias y matemáticas. [167]

En un estudio de entrevistas de tres años de duración, Seymour y Hewitt (1997) encontraron que la percepción de que las especialidades académicas no STEM ofrecían mejores opciones educativas y se adaptaban mejor a sus intereses fue la razón más común (46%) proporcionada por las estudiantes para cambiar de especialidad STEM. áreas a áreas que no son STEM . La segunda razón más frecuentemente citada para cambiar a áreas no STEM fue la pérdida de interés en las especialidades STEM elegidas por las mujeres. Además, el 38% de las estudiantes que permanecieron en carreras STEM expresaron su preocupación de que hubiera otras áreas académicas que podrían adaptarse mejor a sus intereses. [168] La encuesta de Preston (2004) de 1.688 personas que habían abandonado las ciencias también mostró que el 30 por ciento de las mujeres respaldaron "otros campos más interesantes" como razón para dejarlas. [169]

Las habilidades matemáticas avanzadas no suelen llevar a las mujeres a interesarse por una carrera STEM. Una encuesta de Statistics Canada encontró que incluso las mujeres jóvenes con altas habilidades matemáticas tienen muchas menos probabilidades de ingresar a un campo STEM que los hombres jóvenes con habilidades similares o incluso menores. [170]

Un estudio de 2018 afirmó originalmente que los países con mayor igualdad de género tenían menos mujeres en los campos de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas ( STEM ). Algunos comentaristas argumentaron que esto era evidencia de que las diferencias de género surgían en países más progresistas, la llamada paradoja de la igualdad de género . Sin embargo, una corrección del estudio de 2019 destacó que los autores habían creado un método no divulgado ni validado previamente para medir la "propensión" de mujeres y hombres a obtener un título superior en STEM, a diferencia de la medición originalmente afirmada de la "participación de las mujeres en STEM". grados". Los investigadores de Harvard no pudieron recrear de forma independiente los datos informados en el estudio. Un artículo de seguimiento de los investigadores que descubrieron la discrepancia encontró problemas conceptuales y empíricos con la paradoja de la igualdad de género en la hipótesis STEM. [171] [172] [173 ] [ 174] [175] [176] [177] [178]

Falta de confianza

Según AN Pell, el oleoducto tiene varias fugas importantes que abarcan desde la escuela primaria hasta la jubilación. [153] Uno de los períodos más importantes es la adolescencia. Uno de los factores detrás de la falta de confianza de las niñas podría ser la falta de cualificación o la ineficacia de los docentes. Las percepciones de género de los docentes sobre las capacidades de sus estudiantes pueden crear un ambiente de aprendizaje desequilibrado y disuadir a las niñas de continuar con su educación STEM. [179] También pueden transmitir estas creencias estereotipadas a sus alumnos. [180] Los estudios también han demostrado que las interacciones entre estudiantes y maestros afectan el compromiso de las niñas con STEM. [181] [182] [80] Los maestros a menudo dan a los niños más oportunidades de encontrar la solución a un problema por sí mismos mientras les dicen a las niñas que sigan las reglas. [119] : 56  También es más probable que los profesores acepten preguntas de los niños mientras les dicen a las niñas que esperen su turno. [153] Esto se debe en parte a las expectativas de género de que los niños serán activos pero las niñas serán tranquilas y obedientes. [154] Antes de 1985, las niñas tenían menos oportunidades de laboratorio que los niños. [153] En la escuela media y secundaria, los cursos de ciencias, matemáticas, mecánica e informática los toman principalmente estudiantes varones y también tienden a ser impartidos por profesores varones. [183] ​​La falta de oportunidades en los campos STEM podría conducir a una pérdida de autoestima en las habilidades matemáticas y científicas, y la baja autoestima podría impedir que las personas ingresen a los campos de las ciencias y las matemáticas. [153]

Un estudio encontró que las mujeres se alejan de los campos STEM porque creen que no están calificadas para ellos; El estudio sugirió que esto podría solucionarse animando a las niñas a participar en más clases de matemáticas. [184] De los estudiantes con intención de estudiar STEM, el 35% de las mujeres declararon que el motivo para abandonar el cálculo se debió a la falta de comprensión del material, mientras que sólo el 14% de los hombres afirmaron lo mismo. [185] El estudio informa que se cree que esta diferencia en el motivo para abandonar el cálculo se debe al bajo nivel de confianza de las mujeres en su capacidad, y no a la habilidad real. Este estudio continúa estableciendo que mujeres y hombres tienen diferentes niveles de confianza en su capacidad y que la confianza está relacionada con el desempeño individual en los campos STEM. [185] En otro estudio se observó que cuando a hombres y mujeres con igual capacidad matemática se les pedía que calificaran su propia capacidad, las mujeres calificarían su propia capacidad en un nivel mucho más bajo. [186] Los programas destinados a reducir la ansiedad en matemáticas o aumentar la confianza tienen un impacto positivo en las mujeres que continúan su carrera en el campo STEM. [187] La ​​cuestión de la confianza no sólo puede impedir que las mujeres incluso ingresen a los campos STEM, sino que incluso las mujeres en cursos de nivel superior con mayores habilidades se ven más fuertemente afectadas por el estereotipo de que ellas (por naturaleza) no poseen una capacidad innata para tener éxito. [188] Esto puede causar un efecto negativo en la confianza de las mujeres a pesar de haber pasado por cursos diseñados para filtrar a los estudiantes fuera del campo. Ser superada en número y subestimada crónicamente puede alimentar los sentimientos de síndrome del impostor que reportan muchas mujeres en el campo STEAM. [189]

La amenaza del estereotipo

La amenaza de estereotipo surge del miedo a que las acciones de uno confirmen un estereotipo negativo sobre el propio grupo. Este miedo crea estrés adicional, consume valiosos recursos cognitivos y reduce el desempeño de las tareas en el dominio amenazado. [190] [191] [192] Los individuos son susceptibles a la amenaza de estereotipos siempre que se los evalúa en un dominio para el cual se percibe un estereotipo negativo sobre un grupo al que pertenecen. La amenaza de estereotipos socava el rendimiento académico de mujeres y niñas en matemáticas y ciencias, lo que lleva a una subestimación de las capacidades en estas materias según las medidas estándar de rendimiento académico. [193] [131] Las personas que se identifican fuertemente con un área determinada (por ejemplo, matemáticas) tienen más probabilidades de que su desempeño en esa área se vea obstaculizado por la amenaza del estereotipo que aquellos que se identifican menos fuertemente con el área. [192] Esto significa que incluso los estudiantes altamente motivados de grupos estereotipados negativamente probablemente se verán afectados negativamente por la amenaza del estereotipo y, por lo tanto, pueden llegar a desconectarse del dominio estereotipado. [192] Los estereotipos negativos sobre las capacidades de las niñas en matemáticas y ciencias reducen drásticamente su rendimiento en los cursos de matemáticas y ciencias, así como su interés en seguir una carrera STEM. [194] Los estudios han encontrado que las diferencias de género en el rendimiento desaparecen si se les dice a los estudiantes que no hay diferencias de género en una prueba de matemáticas en particular. [193] Esto indica que el entorno de aprendizaje puede tener un gran impacto en el éxito de un curso.

La amenaza de estereotipos ha sido criticada desde el punto de vista teórico. [195] [196] Varios intentos de replicar su evidencia experimental han fracasado. [196] [197] [198] [199] Se ha sugerido que los hallazgos que respaldan el concepto son producto de un sesgo de publicación . [199] [200]

Se realizó un estudio [188] para determinar cómo la amenaza de estereotipos y la identificación matemática pueden afectar a las mujeres que se especializan en un campo relacionado con STEM. Hubo tres situaciones diferentes, diseñadas para probar el impacto del estereotipo en el rendimiento en matemáticas. A un grupo de mujeres se le informó que anteriormente los hombres habían superado a las mujeres en la misma prueba de cálculo que estaban a punto de realizar. Al siguiente grupo se le dijo que hombres y mujeres se habían desempeñado al mismo nivel. Al último grupo no se le dijo nada sobre el desempeño de los hombres y no se mencionó el género antes de realizar la prueba. Fuera de estas situaciones, las mujeres obtuvieron sus mejores puntuaciones cuando no se mencionaba el género. Las peores puntuaciones se obtuvieron de la situación en la que a las mujeres se les decía que los hombres se habían desempeñado mejor que las mujeres. Para que las mujeres puedan dedicarse al campo STEM, dominado por hombres, investigaciones anteriores muestran que deben tener más confianza en sus habilidades en matemáticas y ciencias. [185]

Habilidad innata versus aprendida

Algunos estudios proponen la explicación de que tanto los profesores como los estudiantes consideran que los campos STEM (y especialmente campos como la física, las matemáticas y la filosofía) requieren más talento innato que habilidades que se pueden aprender. [201] Combinado con una tendencia a considerar que las mujeres tienen menos habilidades innatas requeridas, los investigadores propusieron que esto puede resultar en evaluar a las mujeres como menos calificadas para puestos STEM. En un estudio realizado por Ellis, Fosdick y Rasmussen, se concluyó que sin fuertes habilidades en cálculo, las mujeres no pueden desempeñarse tan bien como sus homólogos masculinos en ningún campo de STEM, lo que lleva a que menos mujeres sigan una carrera en estos campos. [185] Un alto porcentaje de mujeres que siguen una carrera en STEM no continúan en esta vía después de tomar Cálculo I, que resultó ser una clase que elimina a los estudiantes de la vía STEM. [185]

Ha habido varias declaraciones controvertidas sobre la capacidad innata y el éxito en STEM. Algunos ejemplos notables incluyen a Lawrence Summers , ex presidente de la Universidad de Harvard , quien sugirió que la capacidad cognitiva en puestos de alto nivel podría causar una diferencia poblacional. Más tarde, Summers dimitió como presidente. [202] El ex ingeniero de Google, James Damore, escribió un memorando titulado Cámara de eco ideológico de Google sugiriendo que las diferencias en la distribución de rasgos entre hombres y mujeres eran una razón para el desequilibrio de género en STEM. El memorando decía que la acción afirmativa para reducir la brecha podría discriminar a candidatos masculinos altamente calificados. [203] Damore fue despedido por enviar este memorando.

Ventaja comparativa

Un estudio de 2019 realizado por dos economistas de París sugiere que la subrepresentación de las mujeres en los campos STEM podría ser el resultado de una ventaja comparativa , causada no por el rendimiento un 10% más bajo de las niñas en las pruebas de matemáticas, sino más bien por su rendimiento muy superior en lectura, que, en conjunto con su rendimiento en matemáticas, da como resultado un rendimiento general de casi una desviación estándar mejor que el de los niños, lo que se teoriza que hace que las mujeres sean más propensas a estudiar materias relacionadas con las humanidades que las relacionadas con las matemáticas. [204] [205]

Sin embargo, la actual brecha de género se considera en general económicamente ineficiente. [206]

Estrategias para aumentar la representación de las mujeres

El campamento de ingeniería para niñas CMS en la Universidad Texas A&M-Commerce en junio de 2015

Hay multitud de factores que pueden explicar la baja representación de las mujeres en las carreras STEM. [207] Anne-Marie Slaughter , la primera mujer en ocupar el cargo de Directora de Planificación de Políticas del Departamento de Estado de los Estados Unidos , [208] ha sugerido recientemente algunas estrategias al entorno empresarial y político para apoyar a las mujeres a desempeñarse de la mejor manera posible. de sus capacidades los numerosos roles y responsabilidades que asumen. [209] El entorno académico y de investigación para las mujeres puede beneficiarse al aplicar algunas de las sugerencias que ella ha hecho para ayudar a las mujeres a sobresalir, manteniendo al mismo tiempo un equilibrio entre el trabajo y la vida personal.

Intervenciones socio-psicológicas

Varios investigadores han probado intervenciones para aliviar la amenaza de los estereotipos para las mujeres en situaciones en las que se evalúan sus habilidades en matemáticas y ciencias. [210] La esperanza es que al combatir la amenaza de los estereotipos, estas intervenciones mejoren el desempeño de las mujeres, alentando a un mayor número de ellas a persistir en carreras STEM.

Una intervención sencilla es simplemente educar a las personas sobre la existencia de la amenaza de los estereotipos. Los investigadores encontraron que las mujeres a las que se les enseñó sobre la amenaza de los estereotipos y cómo podría afectar negativamente el desempeño de las mujeres en matemáticas obtuvieron tan buenos resultados como los hombres en una prueba de matemáticas, incluso cuando se indujo la amenaza de los estereotipos. Estas mujeres también obtuvieron mejores resultados que las mujeres a las que no se les enseñó sobre la amenaza de los estereotipos antes de tomar el examen de matemáticas. [211]

Modelos a seguir

Uno de los métodos propuestos para aliviar la amenaza de los estereotipos es mediante la introducción de modelos a seguir. Un estudio encontró que las mujeres que tomaron una prueba de matemáticas administrada por una experimentadora no sufrieron una caída en el rendimiento en comparación con las mujeres cuya prueba fue administrada por un experimentador masculino. [212] Además, estos investigadores descubrieron que no era la presencia física de la experimentadora, sino el aprendizaje sobre su aparente competencia en matemáticas lo que protegía a los participantes contra la amenaza de los estereotipos. [212] Los hallazgos de otro estudio sugieren que los modelos a seguir no necesariamente tienen que ser individuos con autoridad o alto estatus, sino que también pueden provenir de grupos de pares. Este estudio encontró que las niñas de grupos del mismo sexo obtuvieron mejores resultados en una tarea que medía habilidades matemáticas que las niñas de grupos mixtos. [213] Esto se debió al hecho de que las niñas de grupos del mismo género tenían mayor acceso a modelos positivos, en la forma de sus compañeras de clase que sobresalían en matemáticas, que las niñas de grupos mixtos. [213] De manera similar, otro experimento demostró que resaltar los logros del grupo ayudó a proteger a las mujeres contra la amenaza de los estereotipos. Las participantes femeninas que leyeron sobre mujeres exitosas, aunque estos éxitos no estaban directamente relacionados con el desempeño en matemáticas, obtuvieron mejores resultados en una prueba de matemáticas posterior que las participantes que leyeron sobre corporaciones exitosas en lugar de mujeres exitosas. [214] Un estudio que investiga el papel de las imágenes de los libros de texto en el rendimiento científico encontró que las mujeres demostraban una mejor comprensión de un pasaje de una lección de química cuando el texto iba acompañado de una imagen contra-estereotipada (es decir, de una científica) que cuando el texto iba acompañada de una imagen estereotipada (es decir, de un científico varón). [127] Otros académicos distinguen entre los desafíos tanto del reclutamiento como de la retención en el aumento de la participación de las mujeres en los campos STEM. Estos investigadores sugieren que, aunque tanto los modelos femeninos como los masculinos pueden ser eficaces para reclutar mujeres para los campos STEM, los modelos femeninos son más eficaces para promover la retención de mujeres en estos campos. [215] Las maestras también pueden actuar como modelos a seguir para las niñas. Los informes han demostrado que la presencia de maestras influye positivamente en las percepciones de las niñas sobre STEM y aumenta su interés en las carreras STEM. [80] [216]

Autoafirmación

Los investigadores han investigado la utilidad de la autoafirmación para aliviar la amenaza de los estereotipos. Un estudio encontró que las mujeres que afirmaron un valor personal antes de experimentar la amenaza de los estereotipos obtuvieron tan buenos resultados en una prueba de matemáticas como los hombres y las mujeres que no experimentaron la amenaza de los estereotipos. [217] Un estudio posterior encontró que un breve ejercicio de escritura en el que estudiantes universitarios, que estaban inscritos en un curso de introducción a la física, escribieron sobre sus valores más importantes disminuyó sustancialmente la brecha de desempeño de género y mejoró las calificaciones de las mujeres. [218] Los académicos creen que la efectividad de tales ejercicios de afirmación de valores es su capacidad para ayudar a las personas a verse a sí mismas como personas complejas, en lugar de hacerlo a través de la lente de un estereotipo dañino. En apoyo de esta hipótesis, otro estudio encontró que las mujeres a las que se animó a dibujar mapas de autoconcepto con muchos nodos no experimentaron una disminución en el rendimiento en una prueba de matemáticas. [219] Sin embargo, las mujeres que no dibujaron mapas de autoconcepto o que solo dibujaron mapas con unos pocos nodos obtuvieron resultados significativamente peores que los hombres en la prueba de matemáticas. [219] El efecto de estos mapas con muchos nodos fue recordar a las mujeres sus "múltiples roles e identidades", que no estaban relacionados con su desempeño en la prueba de matemáticas y, por lo tanto, no se verían perjudicados por él. [219]

Una lista de métodos que pueden aumentar el interés y el compromiso de mujeres y niñas con los campos y carreras STEM.
Estrategias para aumentar el interés de mujeres y niñas en STEM

Esfuerzos organizados

Para aumentar la inscripción de mujeres en el campo STEM, los investigadores creen que debería ocurrir en las escuelas primarias y secundarias. [220] Las diferencias de género son evidentes en el jardín de infantes y muchos niños han desarrollado una actitud hacia las matemáticas y su carrera. [221] Según un estudio sobre estudiantes de secundaria y media, hay evidencia de una brecha de género en los puntajes de las pruebas de ciencias y matemáticas. [222] Otro método para reducir la brecha de género es crear comunidades y oportunidades aparte de la escuela. [223] Por ejemplo, la creación de un programa residencial, una universidad exclusiva para mujeres y la afiliación entre la escuela secundaria y la universidad para programas STEM ayudarán a eliminar la brecha de género. [224] La investigación ha demostrado que la brecha de género en STEM podría deberse a una cultura que no los apoya y que perjudica el avance de las mujeres en su carrera. Por lo tanto, las mujeres en todo Estados Unidos están subrepresentadas en puestos docentes permanentes y de liderazgo.

Organizaciones como Girls Who Code , StemBox, [225] y la Iniciativa Mujeres en Ciencia de Datos de Stanford tienen como objetivo alentar a mujeres y niñas a explorar campos STEM dominados por hombres. Muchas de estas organizaciones ofrecen programas de verano y becas a niñas interesadas en campos STEM.

El gobierno de Estados Unidos ha financiado esfuerzos similares; La Oficina de Asuntos Educativos y Culturales del Departamento de Estado creó TechGirls y TechWomen, programas de intercambio que enseñan a niñas y mujeres de Medio Oriente y Norte de África habilidades valiosas en campos STEM y las alientan a seguir carreras STEM. [226] También existe la Iniciativa TeachHer, encabezada por la UNESCO, la Primera Dama de Costa Rica, Mercedes Peñas Domingo y Jill Biden , que tiene como objetivo cerrar la brecha de género en los planes de estudio y carreras STEAM. La Iniciativa también enfatiza la importancia de las actividades y clubes extraescolares para niñas. [80] Es por eso que Dell Technologies se asoció con Microsoft e Intel en 2019 para crear un programa extraescolar para niñas y estudiantes desatendidos de K-12 en los EE. UU. y Canadá llamado Girls Who Game (GWG). [227] El programa utiliza Minecraft: Education Edition como herramienta para enseñar a las niñas habilidades de comunicación, colaboración, creatividad y pensamiento crítico.

Las campañas actuales para aumentar la participación de las mujeres en los campos STEM incluyen GlamSci del Reino Unido , [228] y el proyecto #InspireHerMind de Verizon. [229] [230] La Oficina de Política Científica y Tecnológica de EE. UU. durante la administración Obama colaboró ​​con el Consejo de Mujeres y Niñas de la Casa Blanca para aumentar la participación de mujeres y niñas en los campos STEM [231] junto con el programa "Educar para Innovar" campaña. [232]

En agosto de 2019, la Universidad Tecnológica de Sydney anunció que las mujeres, o cualquier persona con una desventaja educativa a largo plazo, que soliciten ingreso a la Facultad de Ingeniería y Tecnología de la Información y un título en gestión de proyectos de construcción en la Facultad de Diseño, Arquitectura y Construcción, Se requerirá tener un rango mínimo de admisión a la educación terciaria australiana que sea diez puntos menor que el requerido para otros estudiantes. [233]

Programas como FIRST (For Inspiration and Recognition of Science and Technology) trabajan constantemente para eliminar la brecha de género en la informática. [234] FIRST es una plataforma robótica y de investigación para estudiantes desde jardín de infantes hasta la escuela secundaria. [234] Las actividades y competencias del programa generalmente tratan sobre problemas STEM actuales. [234] Según el informe, alrededor del 13,7 por ciento de los hombres y el 2,6 por ciento de las mujeres que ingresan a la universidad esperan especializarse en ingeniería. [234] En contraste, el 67 por ciento de los hombres y el 47 por ciento de las mujeres que participaron en el programa FIRST tienden a especializarse en ingeniería. [234]

Resiliencia creativa: arte de mujeres en la ciencia es una exposición multimedia y una publicación adjunta, producida en 2021 por la Sección de Género de la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO ). El proyecto pretende dar visibilidad a las mujeres, tanto profesionales como estudiantes universitarias, que trabajan en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas ( STEM ). Con información biográfica breve y reproducciones gráficas de sus obras de arte relacionadas con la pandemia de Covid-19 y accesibles en línea, el proyecto proporciona una plataforma para que las científicas expresen sus experiencias, conocimientos y respuestas creativas a la pandemia. [235]

Ver también

  • Cronología de las mujeres en la ciencia
  • Referencias

    Notas

    1. ^ Kasuga, Reichi (1970). "Iluminación en nuestra vida engañosa". Revista de estudios indios y budistas (Indogaku Bukkyogaku Kenkyu) . 19 (1): 379–383. doi : 10.4259/ibk.19.379 . ISSN  1884-0051.
    2. ^ Gürer, Denise y Camp, Tracy (2001). Investigando la increíble reducción de la cartera de mujeres en informática. Informe final - Proyecto NSF 9812016. Archivado el 2 de septiembre de 2011 en Wayback Machine.
    3. ^ Ceci, SJ; Williams, WM (2010). "Diferencias de sexo en campos intensivos en matemáticas". Direcciones actuales de la ciencia psicológica . 19 (5): 275–279. doi :10.1177/0963721410383241. PMC 2997703 . PMID  21152367. 
    4. ^ ab Ceci, SJ; Williams, WM; Barnett, SM (2009). "Subrepresentación de las mujeres en la ciencia: consideraciones socioculturales y biológicas". Boletín Psicológico . 135 (2): 218–261. CiteSeerX 10.1.1.556.4001 . doi :10.1037/a0014412. PMID  19254079. 
    5. ^ Diekman, AB; Marrón, ER; Johnston, AM; Clark, EK (2010). "Buscando la congruencia entre objetivos y roles". Ciencia psicológica . 21 (8): 1051–1057. doi :10.1177/0956797610377342. PMID  20631322. S2CID  27328046.
    6. ^ ab Griffith, AL (2010). "Persistencia de mujeres y minorías en las carreras de campo STEM: ¿Es la escuela lo que importa?". Revisión de la economía de la educación . 29 (6): 911–922. CiteSeerX 10.1.1.688.3972 . doi :10.1016/j.econedurev.2010.06.010. 
    7. ^ "Mujeres en la ciencia". Museo de las Ciencias (Londres) . Grupo Museo de las Ciencias . Consultado el 30 de marzo de 2023 .
    8. ^ Mohney, Denise (1991). Las limitaciones de las mujeres en la ciencia en seis universidades del Medio Oeste debido a la adherencia a las concepciones de las diferencias de género entre los sexos en los años 1880 a 1940 (PDF) . Universidad Wesleyana de Illinois . Consultado el 30 de marzo de 2023 .
    9. ^ Buen hombre, Edna. "Las mujeres en la ciencia deberían ser la norma, no la excepción". www.aljazeera.com . Consultado el 30 de marzo de 2023 .
    10. ^ "Misión". www.mujeresperdidasdeciencia.org . Mujeres de ciencia perdidas . Consultado el 29 de marzo de 2023 .
    11. ^ Revista, Smithsonian; Dominio, Susan. "Las mujeres científicas fueron eliminadas de la historia. La misión de toda la vida de Margaret Rossiter es solucionar eso". Revista Smithsonian .
    12. ^ Ley, Fidelia; McGuire, Lucas; Fondo de invierno, Mark; Rutland, Adam (10 de mayo de 2021). "Los estereotipos de género de los niños en STEM después de una intervención única de mentalidad de crecimiento en un museo de ciencias". Fronteras en Psicología . 12 : 641695. doi : 10.3389/fpsyg.2021.641695 . PMC 8141795 . PMID  34040559. 
    13. ^ Williams, Joan C. (24 de marzo de 2015). "Los cinco prejuicios que expulsan a las mujeres de STEM". Revisión de negocios de Harvard .
    14. ^ Korol, Karen J. Morenz (22 de febrero de 2019). "¿Es realmente sólo sexismo? Un argumento alternativo de por qué las mujeres abandonan STEM". Medio .
    15. ^ Coenen, Johan; Borghans, Lex; Diris, Ron (1 de junio de 2021). "Rasgos de personalidad, preferencias y opciones educativas: un enfoque en STEM". Revista de Psicología Económica . 84 : 102361. doi : 10.1016/j.joep.2021.102361. hdl : 1887/3188501 . S2CID  233706947.
    16. ^ Ruso, Daniel; Stol, Klaas-Jan (marzo de 2022). "Diferencias de género en los rasgos de personalidad de los ingenieros de software". Transacciones IEEE sobre ingeniería de software . 48 (3): 819–834. doi :10.1109/TSE.2020.3003413. hdl : 10468/10183 . S2CID  220524331.
    17. ^ Stewart-Williams, Steve; Halsey, Lewis G (enero de 2021). "Hombres, mujeres y STEM: ¿Por qué las diferencias y qué se debe hacer?". Revista europea de personalidad . 35 (1): 3–39. doi : 10.1177/0890207020962326 . S2CID  225383797.
    18. ^ Su, Rong; Rondas, James (25 de febrero de 2015). "No todos los campos STEM son iguales: los intereses de las personas y las cosas explican las disparidades de género en los campos STEM". Fronteras en Psicología . 6 : 189. doi : 10.3389/fpsyg.2015.00189 . PMC 4340183 . PMID  25762964. 
    19. ^ Tourne, Isabelle. "Las mujeres científicas olvidadas por la historia". phys.org .
    20. ^ "Misión". www.mujeresperdidasdeciencia.org . Mujeres de ciencia perdidas . Consultado el 29 de marzo de 2023 .
    21. ^ Revista, Smithsonian; Dominio, Susan. "Las mujeres científicas fueron eliminadas de la historia. La misión de toda la vida de Margaret Rossiter es solucionar eso". Revista Smithsonian .
    22. ^ Halinen, Judith. "STEM, descripción, desarrollo y hechos". www.britannica.com . Británica . Consultado el 29 de marzo de 2023 .
    23. ^ Medicina DeckerMed: Medicina cardiovascular . Medicina Decker. doi :10.2310/7900.
    24. ^ Botánica ISRN . Hindawi limitada. doi : 10.1155/2753 .
    25. ^ "Psicología como protociencia", Más allá del conductismo , Routledge, págs. 1–7, 15 de julio de 2016, doi :10.4324/9781315630601-1, ISBN 978-1-315-63060-1
    26. ^ "Reconocimiento a los Revisores de Astronomía en 2022". Astronomía . 2 (1): 14. 2023-01-16. Código Bib : 2023Astro...2...14E. doi : 10.3390/astronomía2010002 . ISSN  2674-0346.
    27. ^ Álgebra . Hindawi limitada. doi : 10.1155/5708 .
    28. ^ Geometría . Hindawi limitada. doi : 10.1155/7958 .
    29. ^ Patrick Greene, J. (1992). "Arqueología y monasterios". Monasterios Medievales . doi :10.5040/9781472599452.ch-002. ISBN 9781472599452.
    30. ^ Borker, Hem (23 de agosto de 2018), "Introducción", Las madrasas y la creación de la mujer islámica , Oxford University Press, págs. 1-26, doi :10.1093/oso/9780199484225.003.0001, ISBN 978-0-19-948422-5
    31. ^ Carlton, Genevieve. "Una historia de las mujeres en la educación superior | BestColleges". www.bestcolleges.com . bestcolleges.com . Consultado el 14 de abril de 2023 .
    32. ^ "Cronología: 100 años de historia de la mujer en Oxford - Universidad de Oxford". www.ox.ac.uk. ​Universidad de Oxford . Consultado el 29 de marzo de 2023 .
    33. ^ Peterson, Elizabeth (19 de marzo de 2014). "¿Quién inventó la máquina de vapor?". livescience.com . Consultado el 30 de marzo de 2023 .
    34. ^ Taylor, Barilla. "El papel de la mujer en la revolución industrial Centro de Historia Industrial Tsongas UMass Lowell". www.uml.edu . Centro de Historia Industrial de Tsongas . Consultado el 30 de marzo de 2023 .
    35. ^ Wexler, Kara (25 de octubre de 2022). "Mujeres conocidas como 'computadoras'". El Instituto Franklin . Consultado el 18 de abril de 2023 .
    36. ^ Grier, David Alan (1 de marzo de 2001). "Computadoras humanas: los primeros pioneros de la era de la información". Empeño . 25 (1): 28–32. doi :10.1016/S0160-9327(00)01338-7. PMID  11314458.
    37. ^ Grier, David Alan (2005). Cuando las computadoras eran humanas. Prensa de la Universidad de Princeton . ISBN 978-0-691-09157-0. Archivado desde el original el 21 de agosto de 2006 . Consultado el 24 de enero de 2006 .
    38. ^ "Las mujeres son casi la mitad de la fuerza laboral estadounidense, pero sólo el 27% de los trabajadores STEM". Censo.gov . Oficina del Censo de EE.UU . Consultado el 14 de abril de 2023 .
    39. ^ "Las mujeres construyen fuerza en números". Biotecnología de la Naturaleza . 41 (3): 301. Marzo de 2023. doi : 10.1038/s41587-023-01727-6 . PMID  36890200. S2CID  257424995.
    40. ^ abcCatherine André/VoxEurop/EDJNet; Marzia Bona/OBC Transeuropa/EDJNet (19 de abril de 2018). "El sector de las TIC está en auge. ¿Pero se están perdiendo las mujeres?" . Consultado el 27 de agosto de 2018 .
    41. ^ ab Hanson, Sandra L. (1996). Talento perdido: las mujeres en las ciencias. Prensa de la Universidad de Temple. ISBN 1-56639-446-5. LCCN  96000219. OCLC  502980705. OL  964000M.
    42. ^ "Estudios sobre la infancia y estudios del ocio", Estudios sobre la infancia , Oxford University Press, 27 de junio de 2022, doi :10.1093/obo/9780199791231-0258, ISBN 978-0-19-979123-1
    43. ^ Pajares, F (1996). "Creencias de autoeficacia y resolución de problemas matemáticos de estudiantes superdotados". Psicología Educativa Contemporánea . 21 (4): 325–44. doi :10.1006/ceps.1996.0025. PMID  8979868.
    44. ^ Campos, SR (1 de enero de 1970). Previsión Tecnológica (Informe). Oficina de Información Científica y Técnica (OSTI). doi : 10.2172/4106111 .
    45. ^ "Análisis económico espacial". Análisis Económico Espacial . 13 (4): 490. 2018-10-02. Código bibliográfico : 2018SpEA...13..490.. doi : 10.1080/17421772.2018.1529021. ISSN  1742-1772. S2CID  219698381.
    46. ^ Hill, Catalina (2010). ¿Por qué tan pocas?: mujeres en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas . AAUW. ISBN 978-1-879922-40-2. LCCN  2010901076. OCLC  607105042. OL  24417287M.
    47. ^ Sorby, SA (2009). "Investigación educativa en el desarrollo de habilidades espaciales 3-D para estudiantes de ingeniería". Revista Internacional de Educación Científica . 31 (3): 459–80. Código Bib : 2009IJSEd..31..459S. doi :10.1080/09500690802595839. S2CID  145061861.
    48. ^ Bartolomé, Raquel Pérez (31 de enero de 2017). "Solid GEAR colabora con la talentosa STEM". ENGRANAJE sólido . Archivado desde el original el 29 de febrero de 2020 . Consultado el 29 de febrero de 2020 .
    49. ^ Edificación e ingeniería civil. Vocabulario , estándares británicos BSI, doi :10.3403/30087604u
    50. ^ "Biología de sistemas", Biología evolutiva , Oxford University Press, 13 de enero de 2014, doi :10.1093/obo/9780199941728-0010, ISBN 978-0-19-994172-8
    51. ^ Sabchevski, Svilen; Glyavin, Mikhail (21 de agosto de 2020). "Girotrones". doi : 10.32545/enciclopedia202008.0008.v2 . {{cite journal}}: Citar diario requiere |journal=( ayuda )
    52. ^ Instituto de Investigación de Educación Superior, Escuela de Graduados en Educación y Estudios de la Información, The American Freshman: National Norms for Fall 1996, Universidad de California, Los Ángeles, 1996.
    53. ^ "Gestión de la innovación en ciencias biológicas", Financiación de la innovación en ciencias biológicas , Palgrave Macmillan, 2015, doi :10.1057/9781137392480.0013, ISBN 9781137392480
    54. ^ Aprovechar todos nuestros talentos: mujeres en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas: una estrategia para Escocia . Edimburgo: Real Sociedad de Edimburgo. 2012.ISBN 978-0-902198-66-1. OCLC  809077782.
    55. ^ Blotnicky, Karen A.; Franz-Odendaal, Tamara; Francés, Federico; Alegría, Phillip (16 de mayo de 2018). "Un estudio de la correlación entre el conocimiento de la carrera STEM, la autoeficacia en matemáticas, los intereses profesionales y las actividades profesionales sobre la probabilidad de seguir una carrera STEM entre estudiantes de secundaria". Revista Internacional de Educación STEM . 5 (1): 22. doi : 10.1186/s40594-018-0118-3 . ISSN  2196-7822. PMC 6310414 . PMID  30631712. 
    56. ^ EIGE (2017). Beneficios económicos de la igualdad de género en la UE: cómo la igualdad de género en la educación STEM conduce al crecimiento económico . Vilnius: Instituto Europeo para la Igualdad de Género. doi :10.2839/652355. ISBN 9789294937421.
    57. ^ Wekke, Ismail Suardi (8 de julio de 2022). "Educación STEM en Indonesia y Arabia Saudita". Educación STEM . doi : 10.21428/fb9a0b75.45460d26 . S2CID  250402305.
    58. ^ Fundación Nacional de Ciencias, Mujeres, minorías y personas con discapacidades en ciencias e ingeniería: 1996, Washington, DC: 1996, cuadro 5-8 del apéndice.
    59. ^ "Mujeres en STEM en Australia" (PDF) . Profesionales Australia.
    60. ^ abcd Moss-Racusin, CA; Dovidio, JF ; Brescoll, VL; Graham, M.; Handelsman, J. (2012). "Los sutiles prejuicios de género de los profesores de ciencias favorecen a los estudiantes varones". Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias . 109 (41): 16474–16479. Código bibliográfico : 2012PNAS..10916474M. doi : 10.1073/pnas.1211286109 . PMC 3478626 . PMID  22988126. 
    61. ^ ab "TABLA 7-3. Doctorados otorgados a hombres, por campo: 2004-2014". Fundación Nacional de Ciencia . Consultado el 19 de noviembre de 2017 .
    62. ^ "Cuadro 318.30. Títulos de licenciatura, maestría y doctorado otorgados por instituciones postsecundarias, por sexo del estudiante y división disciplinaria: 2014-15". Centro Nacional de Estadísticas Educativas . Consultado el 25 de noviembre de 2017 .
    63. ^ Dee, Thomas S (2007). "Los docentes y las brechas de género en el rendimiento estudiantil" (PDF) . La Revista de Recursos Humanos . 42 (3): 528–554. doi :10.3368/jhr.XLII.3.528. JSTOR  40057317. S2CID  17877174.
    64. ^ "Igualdad de género y educación".
    65. ^ abcdefg Han'guk Yŏsŏng Kaebarwŏn; Unesco; Oficina Regional de Educación de Asia y el Pacífico (2015). Una fórmula compleja: niñas y mujeres en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas en Asia (PDF) . París: UNESCO . ISBN 978-92-9223-503-1. OCLC  954009486.
    66. ^ Oficina de Publicaciones de la Unión Europea (25 de marzo de 2013). Cifra 2012: género en la investigación y la innovación: estadísticas e indicadores. Oficina de Publicaciones. doi :10.2777/38520. ISBN 9789279276422. Consultado el 29 de febrero de 2020 a través de op.europa.eu.
    67. ^ "Mujeres en la ciencia y la tecnología en Asia". La Asociación InterAcademia . AASSA, Gyeonggi-Do. 1 de septiembre de 2015. Archivado desde el original el 31 de julio de 2016 . Consultado el 29 de octubre de 2016 .
    68. ^ abcde Bello; Sopladores; Schneegan; Straza (10 de febrero de 2021). Para ser inteligente, la revolución digital deberá ser inclusiva. París: UNESCO. ISBN 978-92-3-100450-6.
    69. ^ ab Koblitz, Ann Hibner (junio de 2016). "La vida en el carril rápido". Boletín de ciencia, tecnología y sociedad . 36 (2): 107–117. doi :10.1177/0270467616658745. ISSN  0270-4676. S2CID  147837196.
    70. ^ Ann Hibner Koblitz (2002). "Matemáticas y género: algunas observaciones transculturales". En Hanna, G. (ed.). Hacia la equidad de género en la educación matemática: un estudio del ICMI . Académico Kluwer. pag. 99.ISBN 0-306-47205-8. OCLC  50322142.
    71. ^ Creando igualdad de condiciones para las mujeres en la tecnología en África, Unsouthsouth.org , 1 de febrero de 2019
    72. ^ ab "Mujeres en la ciencia" (PDF) . UNESCO.
    73. ^ abc "Cerrar la brecha de género en STEM" (PDF) . UNESCO.
    74. ^ Stoet, Gijsbert; Bailey, Drew H.; Moore, Alex M.; Geary, David C. (21 de abril de 2016). "Los países con niveles más altos de igualdad de género muestran mayores diferencias de sexo a nivel nacional en la ansiedad por las matemáticas y una valoración de las matemáticas de los padres relativamente más baja para las niñas". MÁS UNO . 11 (4): e0153857. Código Bib : 2016PLoSO..1153857S. doi : 10.1371/journal.pone.0153857 . ISSN  1932-6203. PMC 4839696 . PMID  27100631. 
    75. ^ Jana Rodriguez Hertz, Promoción de las mujeres en la ciencia en América Latina y el Caribe, Anglejournal.com , 1 de octubre de 2018
    76. ^ ab Salerno, Patricia E.; Páez-Vacas, Mónica; Guayasamín, Juan M.; Stynoski, Jennifer L. (19 de junio de 2019). "Los investigadores principales varones (casi) no publican con mujeres en ecología y zoología". MÁS UNO . 14 (6): e0218598. Código Bib : 2019PLoSO..1418598S. doi : 10.1371/journal.pone.0218598 . PMC 6583967 . PMID  31216351. 
    77. ^ abc Lobato de Magalhães, Tatiana (1 de julio de 2018). "Botánica: una ciencia femenina en Latinoamérica". Revista de Estudios de Género, la Ventana . 6 (48): 236–263. doi : 10.32870/lv.v6i48.6635 . ISSN  1405-9436.
    78. ^ abc Jiménez, Claudia A.; Jones, Eduardo A.; Vidal, Cristian L. (2019). "Estudio Exploratorio de Factores que Influyen en la Decisión de la Mujer para Estudiar Ingeniería en Chile". Información Tecnológica . 30 (4): 209–216. doi : 10.4067/S0718-07642019000400209 . ISSN  0718-0764.
    79. ^ Comisión Europea. Dirección General de Innovación en Investigación (2016). Ella calcula 2015 (PDF) (Reporte). Comisión Europea. doi :10.2777/744106. ISBN 978-92-79-48375-2. Consultado el 28 de agosto de 2018 .
    80. ^ abcde "Descifrando el código: educación de niñas y mujeres en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM)" (PDF) . www.unesco.org . Consultado el 28 de abril de 2018 .
    81. ^ "Más mujeres en el sector digital: una clave para el éxito del futuro digital de Europa". Mercado Único Digital . Comisión Europea. 6 de marzo de 2018 . Consultado el 27 de agosto de 2018 .
    82. ^ "Tabla 9-9. Situación laboral de científicos e ingenieros, por edad, sexo, origen étnico, raza y estado de discapacidad". Fundación Nacional de Ciencia. 2015 . Consultado el 19 de noviembre de 2017 .
    83. ^ ab Beede, David N.; Julián, Tiffany A.; Langdon, David; McKittrick, George; Khan, Beethika; Doms, Mark E. (2011). "Mujeres en STEM: una brecha de género para la innovación" (PDF) . Resumen temático sobre administración de economía y estadística (4-11). doi :10.2139/ssrn.1964782. S2CID  151118426. SSRN  1964782. Archivado desde el original (PDF) el 2020-02-20.
    84. ^ ab "Informe - Indicadores S&E 2018 | Capítulo 3: Fuerza laboral de ciencia e ingeniería". nsf.gov . Consultado el 29 de febrero de 2020 .
    85. ^ Libra esterlina, Adina D.; Thompson, Marissa E.; Wang, Shiya; Kusimo, Abisola; Gilmartin, Shannon; Sheppard, Sheri (diciembre de 2020). "La brecha de confianza predice la brecha salarial de género entre los graduados de STEM". Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias . 117 (48): 30303–30308. Código Bib : 2020PNAS..11730303S. doi : 10.1073/pnas.2010269117 . ISSN  0027-8424. PMC 7720106 . PMID  33199594. 
    86. ^ abc "Número de personas de 25 a 34 años y porcentaje con una licenciatura o título superior, por campo de estudio universitario, sexo, raza/etnia y estado de nacimiento y ciudadanía estadounidense: 2019". Centro Nacional de Estadísticas Educativas. Diciembre de 2015 . Consultado el 18 de noviembre de 2017 .
    87. ^ Ciudades, Marcy (primavera de 2010). "¿Dónde están las mujeres de color? Datos sobre profesores afroamericanos, hispanos y nativos americanos en STEM" (PDF) . Asociación Nacional de Profesores de Ciencias . Archivado desde el original (PDF) el 22 de abril de 2017 . Consultado el 21 de abril de 2017 .
    88. ^ Williams, Wendy M.; Ceci, Stephen J. (2015). "Los experimentos de contratación nacional revelan una preferencia de 2:1 de los docentes por las mujeres en la carrera de titularidad STEM". Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias . 112 (17): 5360–5365. Código Bib : 2015PNAS..112.5360W. doi : 10.1073/pnas.1418878112 . ISSN  0027-8424. PMC 4418903 . PMID  25870272. 
    89. ^ Jackson, Kimberly M. (primavera de 2014). "Realinear la habitación torcida: Spelman reclama un espacio para las mujeres afroamericanas en STEM". Revisión por pares . 16 (2): 9–12. PMC 4280840 . PMID  25558184. 
    90. ^ El movimiento de las latinas en la tecnología, Newtechmag.net , 23 de enero de 2019
    91. ^ Cecilia Corral, 50 fundadoras latinas de tecnología - The Stats, Medium.com , 3 de mayo de 2018
    92. ^ Muro, Katherine (2019). "Persistencia y representación de las mujeres en programas STEM". Estadísticas de Canadá .
    93. ^ "Descubriendo la brillantez: el autor ofrece información sobre cómo inspirar a las mujeres jóvenes a unirse a la industria de la alta tecnología". enlace.galegroup.com . Consultado el 18 de marzo de 2018 .
    94. ^ Hango, Darcy (18 de diciembre de 2013), Diferencias de género en programas de ciencia, tecnología, ingeniería, matemáticas e informática (STEM) en la universidad, Statistics Canada/Statistique Canada , recuperado 18 de marzo 2018
    95. ^ "Acerca de nosotros". Mujeres en STEMM Australia . 28 de abril de 2014 . Consultado el 29 de febrero de 2020 .
    96. ^ "Acerca de las mujeres STEM". Mujeres STEM . Consultado el 29 de febrero de 2020 .
    97. ^ "Preguntas frecuentes". Ciencia en Australia Equidad de género (SAGE) . 2018-05-22 . Consultado el 29 de febrero de 2020 .
    98. ^ Barkatsas, Tasos; Carr, Nicky; Cooper, Grant (22 de octubre de 2018), "Introducción: Educación madre: un campo de investigación emergente", Educación STEM: un campo de investigación emergente , BRILL, págs. 1 a 8, doi :10.1163/9789004391413_001, ISBN 978-90-04-39141-3, S2CID  150261276
    99. ^ Aristóteles (1 de enero de 1936), Ross, WD (ed.), "Física", Física de Aristóteles , Oxford University Press, doi :10.1093/oseo/instance.00262292, ISBN 978-0-19-814109-9
    100. ^ Sudakov, KV, ed. (2022), "Fisiología normal", OOO «GEOTAR-Media» Publishing Group, págs. 1–728, doi :10.33029/9704-7312-2-nph-2022-1-728, ISBN 9785970473122 {{citation}}: Falta o está vacío |title=( ayuda )
    101. ^ Medicina DeckerMed: Medicina cardiovascular . Medicina Decker. doi :10.2310/7900.
    102. ^ Revista científica internacional "Internauka". Serie: "Ciencias Económicas" . Servicio de Publicaciones de Sociedades de Responsabilidad Limitada Internauka (Publicaciones). doi :10.25313/2520-2294.
    103. ^ "Datos del premio Nobel". Premio Nobel.org . Consultado el 18 de noviembre de 2017 .
    104. ^ "Nueva literatura holandesa", Literatura estadounidense , Oxford University Press, 26 de mayo de 2022, doi :10.1093/obo/9780199827251-0069, ISBN 978-0-19-982725-1
    105. ^ "La obra de Maryam Mirzakhani. Comunicado de prensa" (PDF) . Unión Matemática Internacional . Archivado desde el original (PDF) el 3 de marzo de 2016 . Consultado el 30 de septiembre de 2014 .
    106. ^ Una fórmula compleja: niñas y mujeres en la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas en Asia (PDF) . París: UNESCO . 2015. págs. 15, 23-24. ISBN 978-92-9223-492-8.
    107. ^ Pávlushkov, IV; Rozovsky, LV; Narkyevich, IA (2021), Matemáticas , OOO «GEOTAR-Media» Publishing Group, págs. 1–320, doi : 10.33029/9704-5689-7-mat-2021-1-320 , ISBN 9785970456897, S2CID  241638165
    108. ^ "Cronología de la Olimpiada Internacional de Matemáticas". Olimpiada Internacional de Matemáticas . Consultado el 18 de noviembre de 2017 .
    109. ^ "Corea ocupa el primer lugar en la Olimpiada Internacional de Matemáticas". Diario de Corea . 25 de julio de 2017 . Consultado el 18 de noviembre de 2017 .
    110. ^ Abbiss, Jane (2011). «Niños y Máquinas» (PDF) . Género y Educación . 23 (5): 601–617. doi :10.1080/09540253.2010.549108. S2CID  144393627. Archivado desde el original (PDF) el 17 de mayo de 2018 . Consultado el 20 de julio de 2012 .
    111. ^ Visser, Johan GSN; Geerlings, Harry (26 de octubre de 2001), "Innovaciones tecnológicas en el transporte: una estrategia de implementación para el transporte subterráneo de mercancías", Transporte y medio ambiente , Edward Elgar Publishing, doi :10.4337/9781781950142.00016, ISBN 978-1-78195-014-2
    112. ^ "Integración de la tecnología móvil en la agricultura". Crecer: Intercambio de sanidad vegetal . 2016-12-01. doi :10.1094/grow-cot-12-16-096.
    113. ^ Organización., Trabajo Internacional (2016). Mujeres en el trabajo: tendencias 2016 . Ginebra: OIT. ISBN 9789221307969. OCLC  958384912.
    114. ^ Keate, Georgie (27 de diciembre de 2016). "Se busca una nueva generación de inventores: las mujeres deben postularse". Los tiempos . págs. 22-23.
    115. ^ Ricci, Isolina (15 de marzo de 2005). "Disipando el estereotipo del "hogar roto"". Revisión del Tribunal de Familia . 12 (2): 7–15. doi :10.1111/j.174-1617.1974.tb00738.x. ISSN  1531-2445.
    116. ^ "Progreso y potencial: actualización de 2020 sobre mujeres inventoras patentadas en EE. UU.".
    117. ^ Vodanovich, Stephen J.; Rupp, Deborah E. (6 de marzo de 2022), "Discriminación por edad", Discriminación laboral , Oxford University Press, págs. 195–236, doi :10.1093/oso/9780190085421.003.0008, ISBN 978-0-19-008542-1
    118. ^ Westrick, Paul Andrew (2012). Decadencia de validez versus estabilidad de validez en campos raíz y no raíz (Tesis). La Universidad de Iowa. doi : 10.17077/etd.jjajs6dv.
    119. ^ abcdef Schiebinger, Londa (1999). "¿Ha cambiado el feminismo la ciencia?". Señales . 25 (4). Prensa de la Universidad de Harvard: 1171–5. doi :10.1086/495540. PMID  17089478. S2CID  225088475.
    120. ^ Nadar, J.; Borgida, E.; Maruyama, G.; Myers, DG (1989). "Joan McKay versus John McKay: ¿Los estereotipos de género sesgan las evaluaciones?". Boletín Psicológico . 105 (3): 409–429. doi :10.1037/0033-2909.105.3.409.
    121. ^ Lechero, KL ; Akinola, M.; Chugh, D. (2012). "Distancia temporal y discriminación: un estudio de auditoría en el mundo académico" (PDF) . Ciencia psicológica . 23 (7): 710–717. doi :10.1177/0956797611434539. PMID  22614463. S2CID  6706060. Archivado desde el original (PDF) el 29 de febrero de 2020.
    122. ^ Deaux, K.; Lewis, LL (1984). "Estructura de los estereotipos de género: interrelaciones entre componentes y etiqueta de género". Revista de Personalidad y Psicología Social . 46 (5): 991–1004. doi :10.1037/0022-3514.46.5.991.
    123. ^ Ceci, SJ; Ginther, DK; Kahn, S.; Williams, WM (2014). "Las mujeres en la ciencia académica: un panorama cambiante" (PDF) . La Ciencia Psicológica de Interés Público . 15 (3): 75-141. doi :10.1177/1529100614541236. PMID  26172066. S2CID  12701313. Archivado desde el original (PDF) el 29 de febrero de 2020.
    124. ^ "'Las mujeres y las niñas pertenecen a la ciencia, declara el jefe de la ONU ". Noticias de la ONU . 2021-02-10 . Consultado el 3 de octubre de 2021 .
    125. ^ abc Funk, Cary; Parker, Kim (9 de enero de 2018). "Las mujeres y los hombres en STEM a menudo están en desacuerdo sobre la equidad en el lugar de trabajo". Proyecto de tendencias sociales y demográficas del Pew Research Center . Consultado el 1 de octubre de 2021 .
    126. ^ Wells, Gary L. (1985). "El error de conjunción y la heurística de representatividad". Cognición social . 3 (3): 266–279. doi :10.1521/soco.1985.3.3.266.
    127. ^ ab Bueno, Jessica J.; Woodzicka, Julie A.; Wingfield, Lylan C. (2010). "Los efectos de las imágenes de libros de texto estereotipadas y contraestereotipadas de género en el desempeño científico". Revista de Psicología Social . 150 (2): 132-147. doi :10.1080/00224540903366552. PMID  20397590. S2CID  31398141.
    128. ^ Eagly, AH; Karau, SJ (2002). "Teoría de la congruencia de roles del prejuicio hacia las mujeres líderes". Revisión psicológica . 109 (3): 573–598. CiteSeerX 10.1.1.460.315 . doi :10.1037/0033-295x.109.3.573. PMID  12088246. S2CID  1283792. 
    129. ^ García-Retamero, R.; López-Zafra, E. (2006). "Prejuicio contra las mujeres en entornos agradables para los hombres: percepciones de congruencia del rol de género en el liderazgo". Roles sexuales . 55 (1–2): 51–61. doi :10.1007/s11199-006-9068-1. S2CID  144491449.
    130. ^ Ritter, Licenciatura en Letras; Yoder, JD (2004). "Las diferencias de género en el surgimiento de líderes persisten incluso para las mujeres dominantes: una confirmación actualizada de la teoría de la congruencia de roles". Psicología de la Mujer Trimestral . 28 (3): 187-193. doi :10.1111/j.1471-6402.2004.00135.x. S2CID  143797155.
    131. ^ ab Miyake, A.; Kost-Smith, LE; Finkelstein, Dakota del Norte; Pollock, SJ; Cohen, GL; Ito, TA (2010). "Reducir la brecha de rendimiento de género en ciencias universitarias: un estudio en el aula sobre la afirmación de valores" (PDF) . Ciencia . 330 (6008): 1234–1237. Código Bib : 2010 Ciencia... 330.1234M. doi : 10.1126/ciencia.1195996. PMID  21109670. S2CID  3156491. Archivado desde el original (PDF) el 3 de marzo de 2019.
    132. ^ ab Gaucher, D.; Friesen, J.; Kay, AC (2011). "Evidencia de que existe una redacción de género en los anuncios de empleo y sostiene la desigualdad de género". Revista de Personalidad y Psicología Social . 101 (1): 109-128. doi :10.1037/a0022530. PMID  21381851. S2CID  1634922.
    133. ^ Lyness, KS; Heilman, ME (2006). "Cuando el ajuste es fundamental: evaluaciones de desempeño y ascensos de gerentes y gerentes de nivel superior". Revista de Psicología Aplicada . 91 (4): 777–785. CiteSeerX 10.1.1.473.9525 . doi :10.1037/0021-9010.91.4.777. PMID  16834505. 
    134. ^ Eagly, AH; Madera, W. (1991). "Explicación de las diferencias sexuales en el comportamiento social: una perspectiva metaanalítica" (PDF) . Boletín de Personalidad y Psicología Social . 17 (3): 306–315. doi :10.1177/0146167291173011. S2CID  44209624. Archivado desde el original (PDF) el 29 de febrero de 2020.
    135. ^ ab Madera, JM; Hebl, señor; Martín, RC (2009). "Género y cartas de recomendación para la academia: diferencias agentes y comunitarias". Revista de Psicología Aplicada . 94 (6): 1591-1599. CiteSeerX 10.1.1.471.9717 . doi :10.1037/a0016539. PMID  19916666. S2CID  2612821. 
    136. ^ Cohn, Samuel (1985). El proceso de tipificación del sexo ocupacional: feminización del trabajo administrativo en Gran Bretaña, 1870-1936 . Prensa de la Universidad de Temple. ISBN 0-87722-402-1. LCCN  85014864. OCLC  470452035. OL  8110863M.
    137. ^ Ehrenreich, Bárbara; Inglés, Deirdre (2005). Por su propio bien: dos siglos de consejos de expertos a las mujeres (2ª edición de Anchor Books). Nueva York: Anchor Books. ISBN 1-4000-7800-8. LCCN  2005272032. OCLC  57688414. OL  17625601M.
    138. ^ Williams, Christine (1992). "La escalera mecánica de cristal: ventajas ocultas para los hombres en las profesiones 'femeninas'". Problemas sociales . 39 (3): 253–267. doi :10.1525/sp.1992.39.3.03x0034h. JSTOR  3096961.
    139. ^ ab Eidelman, S.; Biernat, M. (2003). "Derogar la oveja negra: ¿protección individual o grupal?". Revista de Psicología Social Experimental . 39 (6): 602–609. doi :10.1016/s0022-1031(03)00042-8.
    140. ^ ab Kerr, Países Bajos; Hymes, RW; Anderson, AB; Tiempos, JE (1995). "Similitud entre acusado y jurado y juicios simulados del jurado". Derecho y comportamiento humano . 19 (6): 545–567. doi :10.1007/bf01499374. hdl : 2027.42/45313 . S2CID  143678468.
    141. ^ ab Marques, J.; Abrams, D.; Serodio, RG (2001). "Ser mejor teniendo razón: dinámica de grupo subjetiva y derogación de los desviados dentro del grupo cuando se socavan las normas genéricas". Revista de Personalidad y Psicología Social . 81 (3): 436–447. doi :10.1037/0022-3514.81.3.436. PMID  11554645.
    142. ^ ab Taylor, TS; Hosch, HM (2004). "Un examen de los veredictos del jurado en busca de pruebas de un efecto de similitud-indulgencia, un efecto de punitividad fuera del grupo o un efecto de oveja negra". Derecho y comportamiento humano . 28 (5): 587–598. doi :10.1023/b:lahu.0000046436.36228.71. PMID  15638212. S2CID  32875319.
    143. ^ Cooper, VW (1997). "Homofilia o síndrome de la abeja reina". Investigación en grupos pequeños . 28 (4): 483–499. doi :10.1177/1046496497284001. S2CID  145103338.
    144. ^ abcd Ellemers, N.; Van den Heuvel, H.; de Gilder, D.; Maass, A.; Bonvini, A. (2004). "La subrepresentación de las mujeres en la ciencia: ¿compromiso diferencial o síndrome de la abeja reina?" (PDF) . Revista británica de psicología social . 43 (3): 315–338. doi :10.1348/0144666042037999. PMID  15479533. S2CID  36147146.
    145. ^ Sonnert, G.; Fox, MF; Adkins, K. (2007). "Mujeres universitarias en ciencias e ingeniería: efectos de los profesores, los campos y las instituciones a lo largo del tiempo". Trimestral de Ciencias Sociales . 88 (5): 1333-1356. CiteSeerX 10.1.1.452.4529 . doi :10.1111/j.1540-6237.2007.00505.x. 
    146. ^ Fuerte, JG; Dasgupta, N.; Hunsinger, M.; McManus, MA (2011). "STEMing the tide: uso de expertos del grupo para inocular el autoconcepto de las mujeres en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM)" (PDF) . Revista de Personalidad y Psicología Social . 100 (2): 255–270. doi :10.1037/a0021385. PMID  21142376. S2CID  10954698. Archivado desde el original (PDF) el 29 de febrero de 2020.
    147. ^ abcd Saffie-Robertson, mamá. Carolina (01-11-2020). "No eres tú, soy yo: una exploración de experiencias de tutoría para mujeres en STEM". Roles sexuales . 83 (9): 566–579. doi :10.1007/s11199-020-01129-x. ISSN  1573-2762. S2CID  213529294.
    148. ^ Galés, Jennifier (16 de octubre de 2013). "Estas son las siete cosas que mantienen a las mujeres fuera de las carreras científicas". Business Insider . Consultado el 25 de noviembre de 2017 .
    149. ^ "Ley de licencia médica y familiar". Departamento de Trabajo de Estados Unidos. Archivado desde el original el 13 de noviembre de 2017 . Consultado el 25 de noviembre de 2017 .
    150. ^ Katie Warren (18 de mayo de 2018). "Así es como se ve la baja por maternidad en todo el mundo". Información privilegiada . Consultado el 14 de diciembre de 2018 .
    151. ^ Michelle Toh (19 de enero de 2018). "Estos países ofrecen las bajas por maternidad más generosas". CNN . Consultado el 14 de diciembre de 2018 .
    152. ^ "Permiso familiar remunerado - Padres". Estado de California, Departamento de Desarrollo del Empleo. Archivado desde el original el 25 de noviembre de 2017 . Consultado el 25 de noviembre de 2017 .
    153. ^ ABCDE Pell, AN (1996). "Arreglando la tubería con fugas: mujeres científicas en el mundo académico" (PDF) . Revista de ciencia animal . 74 (11): 2843–8. doi :10.2527/1996.74112843x. ISSN  0021-8812. PMID  8923199. S2CID  3087722. Archivado desde el original (PDF) el 13 de febrero de 2020.
    154. ^ ab Labios, Hilary M. (2008). Sexo y género: una introducción . McGraw-Hill/Educación superior. ISBN 978-0-07-340553-7. LCCN  2007011115. OCLC  105433742. OL  9262506M.
    155. ^ Cheryan, Sapna ; Sí, John Oliver; Vichayapai, Marissa; Drury, Benjamín J.; Kim, Saenam (2011). "¿Los modelos femeninos y masculinos que encarnan estereotipos STEM obstaculizan el éxito previsto de las mujeres en STEM?" (PDF) . Psicología Social y Ciencias de la Personalidad . 2 (6): 656–664. doi :10.1177/1948550611405218. S2CID  7935579. Archivado desde el original (PDF) el 24 de febrero de 2019.
    156. ^ Page, Lewis (15 de diciembre de 2009). "Las mujeres posponen sus carreras tecnológicas con carteles de ciencia ficción y latas de Coca-Cola". El registro . Consultado el 27 de julio de 2015 .
    157. ^ Page, Lewis (27 de junio de 2013). "Afirmación del ciclista tramposo: he ENCONTRADO cómo llevar a las NIÑAS A LA TECNOLOGÍA". El registro . Consultado el 27 de julio de 2015 .
    158. ^ Wannberg, Pellinen; RA Sadek (2019). "Mujeres en la radiociencia: reflexiones sobre una carrera en radiociencia en Egipto". Boletín Científico de Radio URSI . {2019 ({370}): 74–80. Código Bib : 2019URSB..370...74P. doi :10.23919/URSIRSB.2019.8956157. S2CID  213218524.
    159. ^ Ruchika Tulshyan. "Las 10 principales especialidades universitarias para mujeres: 10: artes y ciencias liberales, estudios generales, humanidades". Forbes.com . Archivado desde el original el 23 de enero de 2013 . Consultado el 7 de marzo de 2013 .
    160. ^ "Cuadro 201.20. Matrícula en los grados 9 a 12 en escuelas públicas y privadas en comparación con la población de 14 a 17 años: años seleccionados, 1889–90 hasta el otoño de 2015". Centro Nacional de Estadísticas Educativas. 2015 . Consultado el 19 de noviembre de 2017 .
    161. ^ "Cuadro 204.90. Porcentaje de estudiantes de escuelas públicas matriculados en programas para superdotados y talentosos, por sexo, raza/etnia y estado: 2004, 2006 y 2011-2012". Centro Nacional de Estadísticas Educativas. 2015 . Consultado el 19 de noviembre de 2017 .
    162. ^ abc "TABLA 1-1. Población residente de Estados Unidos, por edad y sexo: 2014". Fundación Nacional de Ciencia . Consultado el 19 de noviembre de 2017 .
    163. ^ "TABLA 2-1. Matrícula de pregrado en todas las instituciones, por ciudadanía, origen étnico, raza, sexo y estado de inscripción: 2004-14". Fundación Nacional de Ciencia . Consultado el 19 de noviembre de 2017 .
    164. ^ "TABLA 2-8. Intenciones de los estudiantes de primer año de especializarse en campos S&E, por raza o etnia y sexo: 2014". Fundación Nacional de Ciencia . Consultado el 19 de noviembre de 2017 .
    165. ^ "TABLA 5-1. Licenciaturas otorgadas, por sexo y campo: 2004-14". Fundación Nacional de Ciencia . Consultado el 19 de noviembre de 2017 .
    166. ^ "TABLA 7-2. Doctorados otorgados a mujeres, por campo: 2004-2014". Fundación Nacional de Ciencia . Consultado el 19 de noviembre de 2017 .
    167. ^ Su, Rong; Rondas, James; Armstrong, Patricio (2009). "Hombres y cosas, mujeres y personas: un metaanálisis de las diferencias de intereses por sexo" (PDF) . Boletín Psicológico . 135 (6): 859–884. doi :10.1037/a0017364. PMID  19883140. S2CID  31839733. Archivado desde el original (PDF) el 31 de agosto de 2018.
    168. ^ Seymour, Elaine (1997). Hablando de salir: por qué los estudiantes dejan las ciencias . Colaborador: Hewitt, Nancy M. Boulder, Colorado: Westview Press. ISBN 0-8133-8926-7. LCCN  96226099. OCLC  35908599. OL  9661577M.
    169. ^ Preston, Anne Elizabeth (2004). Abandonar la ciencia: salida ocupacional de las carreras científicas . Fundación Russell Sage. Nueva York: Fundación Russell Sage. ISBN 0-87154-694-9. LCCN  2003065968. OCLC  53814057. OL  8348363M.
    170. ^ Hango, Darcy (2013). Capacidad en matemáticas y ciencias a los 15 años y elección de programa en la universidad: diferencias por género (PDF) . Ottawa, Ontario: Estadísticas de Canadá. Cultura, Turismo y Centro de Estadísticas Educativas. ISBN 978-1-100-22843-3. OCLC  872591044.
    171. ^ Falk, Armin; Hermle, Johannes (19 de octubre de 2018). "Relación de las diferencias de género en las preferencias con el desarrollo económico y la igualdad de género". Ciencia . 362 (6412): eas9899. doi : 10.1126/ciencia.aas9899 . hdl : 10419/193353 . PMID  30337384.
    172. ^ Willingham, Emily. "Cuando los tiempos son buenos, la brecha de género crece". Científico americano . Consultado el 24 de diciembre de 2019 .
    173. ^ Stoet, Gijsbert; Geary, David C. (2018). "La paradoja de la igualdad de género en la educación STEM" (PDF) . Ciencia psicológica . 29 (preimpresión): 581–593. doi :10.1177/0956797617741719. PMID  29442575. S2CID  4874507 - a través del repositorio de Leeds Becket.
    174. ^ Stoet, Gijsbert; Geary, David C. (14 de febrero de 2018). "La paradoja de la igualdad de género en la educación científica, tecnológica, de ingeniería y matemáticas" (PDF) . Ciencia psicológica . 29 (4): 581–593. doi :10.1177/0956797617741719. ISSN  0956-7976. PMID  29442575. S2CID  4874507.
    175. ^ Richardson, Sarah S ; Reiches, Meredith (11 de febrero de 2020). "Investigamos datos para refutar un mito sobre las mujeres en STEM". Revista Pizarra . Consultado el 3 de marzo de 2020 .
    176. ^ "Corrección: la paradoja de la igualdad de género en la educación científica, tecnológica, de ingeniería y matemática". Ciencia psicológica . 31 (1): 110–111. 2020-01-01. doi : 10.1177/0956797619892892 . ISSN  0956-7976. PMID  31809229.
    177. ^ "Un estudio controvertido pretende explicar por qué las mujeres no se dedican a la ciencia y la tecnología. Acaba de recibir una corrección de 1113 palabras". Noticias de BuzzFeed . 13 de febrero de 2020 . Consultado el 3 de marzo de 2020 .
    178. ^ Richardson, Sarah S.; Reiches, Meredith W.; Bruch, Joe; Boulicault, Marion; Noll, Nicole E.; Shattuck-Heidorn, Heather (11 de febrero de 2020). "¿Existe una paradoja de la igualdad de género en la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas (STEM)? Comentario sobre el estudio de Stoet y Geary (2018)". Ciencia psicológica . 31 (3): 338–341. doi :10.1177/0956797619872762. ISSN  0956-7976. PMID  32043923. S2CID  211079357.
    179. ^ Lohbeck, Annette; Grube, Dietmar; Moschner, Bárbara (2017). "Autoconcepto académico y atribuciones causales de éxito y fracaso entre niños de primaria". Revista Internacional de Educación Infantil . 25 (2): 190-203. doi :10.1080/09669760.2017.1301806. ISSN  0966-9760. S2CID  151774919.
    180. ^ Keller, Carmen (1 de mayo de 2001). "Efecto de los estereotipos de los profesores sobre los estereotipos de los estudiantes sobre las matemáticas como dominio masculino". La Revista de Psicología Social . 141 (2): 165–73. doi :10.1080/00224540109600544. PMID  11372563. S2CID  761169.
    181. ^ Johnson, Ángela C. (2007). "Consecuencias no deseadas: cómo los profesores de ciencias desalientan a las mujeres de color". Enseñanza de las ciencias . 91 (5): 805–821. Código bibliográfico : 2007SciEd..91..805J. doi :10.1002/sce.20208. ISSN  0036-8326.
    182. ^ Elstad, Eyvind; Turmo, Son (6 de agosto de 2009). "La influencia del sexo del profesor en la participación y el rendimiento científico de los estudiantes de secundaria". Revista Internacional de Género, Ciencia y Tecnología . 1 (1). ISSN  2040-0748.
    183. ^ "MSN | Outlook, Office, Skype, Bing, noticias de última hora y vídeos más recientes" . Consultado el 5 de diciembre de 2012 .[ enlace muerto ]
    184. ^ Page, Lewis (27 de julio de 2015). "Nuevo estudio sobre la falta de mujeres en la tecnología: NO es culpa de los hombres". El registro . Consultado el 27 de julio de 2015 .
    185. ^ abcde Ellis, Jessica; Fosdick, Bailey K.; Rasmussen, Chris (2016). "Las mujeres tienen 1,5 veces más probabilidades de abandonar el oleoducto STEM después del cálculo en comparación con los hombres: la falta de confianza en las matemáticas es un posible culpable". MÁS UNO . 11 (7): 1–14. arXiv : 1510.07541 . Código Bib : 2016PLoSO..1157447E. doi : 10.1371/journal.pone.0157447 . ISSN  1932-6203. PMC 4943602 . PMID  27410262. 
    186. ^ Chipman, Susan (septiembre de 1992). "Ansiedad matemática y carreras científicas entre mujeres universitarias capaces". Ciencia psicológica . 3 (5): 292–295. doi :10.1111/j.1467-9280.1992.tb00675.x. S2CID  145442959.
    187. ^ Kelly, Stephanie (octubre de 2013). "Para las niñas en STEM, la pertenencia, no la estructura del cerebro, marca la diferencia". Técnicas: Conectando educación y carreras . 88 (7): 34–36 - a través de EBSCO Academic Search Complete.
    188. ^ ab Steinberg, Julia (noviembre-diciembre de 2012). "GPA de cálculo e identificación de matemáticas como moderadores de la amenaza de estereotipos en mujeres altamente persistentes". Psicología Social Básica y Aplicada . 34 (6): 534–543. doi :10.1080/01973533.2012.727319. S2CID  143494831 – a través de EBSCO Academic Search Complete.
    189. ^ "¿Cómo pueden las mujeres superar el síndrome del impostor en la industria tecnológica?". Forbes .
    190. ^ Schmader, T.; Johns, M. (2003). "Evidencia convergente de que la amenaza de los estereotipos reduce la capacidad de la memoria de trabajo". Revista de Personalidad y Psicología Social . 85 (3): 440–452. doi :10.1037/0022-3514.85.3.440. PMID  14498781. S2CID  21290094.
    191. ^ Steele, CM; Aronson, J. (1995). "La amenaza de los estereotipos y el desempeño de los afroamericanos en las pruebas intelectuales" (PDF) . Revista de Personalidad y Psicología Social . 69 (5): 797–811. doi :10.1037/0022-3514.69.5.797. PMID  7473032. S2CID  4665022. Archivado desde el original (PDF) el 29 de febrero de 2020.
    192. ^ abc Steele, CM; Spencer, SJ; Aronson, J. (2002). "Luchar contra la imagen de grupo: la psicología del estereotipo y la amenaza a la identidad social". Avances en Psicología Social Experimental Volumen 34 . vol. 34. págs. 379–440. doi :10.1016/s0065-2601(02)80009-0. ISBN 9780120152346.
    193. ^ ab Spencer, SJ; Steele, CM; Quinn, DM (1999). "Amenaza de estereotipos y rendimiento matemático de las mujeres". Revista de Psicología Social Experimental . 35 (1): 4–28. CiteSeerX 10.1.1.370.3979 . doi :10.1006/jesp.1998.1373. S2CID  12556019. 
    194. ^ Bork, Christine (8 de marzo de 2012). "Campos STEM: ¿Dónde están las mujeres?". Correo Huffington . Consultado el 25 de noviembre de 2017 .
    195. ^ Arthur Robert Jensen "El factor g: la ciencia de la capacidad mental" 1998 ISBN 0-275-96103-6 , Praeger Publishers, 88 Post Road West, Westport, CT 06881, páginas 513–515: "el fenómeno de la amenaza de estereotipos puede La ansiedad ante los exámenes tiende a disminuir los niveles de desempeño en las pruebas en proporción al grado de complejidad y la cantidad de esfuerzo mental que requieren del paciente. sujeto El efecto relativamente mayor de la ansiedad ante los exámenes en las muestras negras, que obtuvieron puntajes en el SAT algo más bajos, que los sujetos blancos en los experimentos de Stanford constituye un ejemplo de la ley de Yerkes-Dodson... al realizar el mismo tipo de experimento utilizando exclusivamente. sujetos blancos (o negros), divididos en grupos de menor y mayor capacidad, podría demostrarse que el fenómeno atribuido a la amenaza del estereotipo no tiene nada que ver con la raza como tal, sino que resulta de la interacción del nivel de capacidad con la ansiedad ante los exámenes como factor. función de la complejidad de la prueba." 
    196. ^ ab Stoet, G.; Geary, CC (2012). "¿Puede la amenaza de estereotipos explicar la brecha de género en el rendimiento y los logros en matemáticas?" (PDF) . Revista de Psicología General . 16 : 93-102. doi :10.1037/a0026617. S2CID  145724069. Archivado desde el original (PDF) el 29 de febrero de 2020.Pdf. Archivado el 12 de enero de 2016 en Wayback Machine.
    197. ^ Freidora, RG; Levitt, SD; Lista, JA (2008). "Explorando el impacto de los incentivos financieros sobre la amenaza de los estereotipos: evidencia de un estudio piloto" (PDF) . Revista económica estadounidense . 98 (2): 370–375. doi :10.1257/aer.98.2.370.
    198. ^ Yong, Ed (9 de septiembre de 2016). "Una tendencia preocupante para los 'pequeños trucos simples' de la psicología". El Atlántico . Consultado el 11 de septiembre de 2016 .
    199. ^ ab Ganley, Colleen M.; Mezclarse, Leigh A.; Ryan, Allison M.; Ryan, Katherine; Vasilyeva, Marina; Perry, Michelle (1 de enero de 2013). "Un examen de los efectos de las amenazas de estereotipos en el rendimiento matemático de las niñas" (PDF) . Psicología del desarrollo . 49 (10): 1886–1897. CiteSeerX 10.1.1.353.4436 . doi :10.1037/a0031412. PMID  23356523. Archivado desde el original (PDF) el 19 de julio de 2014 . Consultado el 24 de abril de 2017 . 
    200. ^ Flore, Paulette C.; Wicherts, Jelte M. (2014). "¿La amenaza de los estereotipos influye en el desempeño de las niñas en ámbitos estereotipados? Un metanálisis". Revista de Psicología Escolar . 53 (1): 25–44. doi :10.1016/j.jsp.2014.10.002. ISSN  0022-4405. PMID  25636259. S2CID  206516995.
    201. ^ Miller, David (9 de junio de 2015). "Las creencias sobre el talento innato pueden disuadir a los estudiantes de STEM". La conversación . Consultado el 25 de noviembre de 2017 .
    202. ^ "Archivo de: Comentarios en la Conferencia NBER sobre la diversificación de la fuerza laboral en ciencia e ingeniería". Archivado desde el original el 30 de enero de 2008 . Consultado el 30 de enero de 2008 .. 14 de enero de 2005.
    203. ^ Matsakis, Luisa; Koebler, Jason; Emerson, Sarah (7 de agosto de 2017). "Aquí están las citas del manifiesto contra la diversidad que circulan en Google". Vicio . Consultado el 25 de noviembre de 2017 .
    204. ^ Breda, Thomas; Napp, Clotilde (30 de julio de 2019). "La ventaja comparativa de las niñas en lectura puede explicar en gran medida la brecha de género en los campos relacionados con las matemáticas" (PDF) . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 116 (31): 15435–15440. Código Bib : 2019PNAS..11615435B. doi : 10.1073/pnas.1905779116 . PMC 6681723 . PMID  31308226 . Consultado el 1 de noviembre de 2019 . 
    205. ^ Gilchrist, Karen (19 de septiembre de 2019). "La brecha de género en ciencia y tecnología podría deberse a las fortalezas académicas de las niñas, dicen los investigadores". CNBC . Consultado el 31 de octubre de 2019 . En un estudio de más de 300.000 jóvenes de 15 años en 64 países, el informe encontró que los niños solo superaron marginalmente a las niñas en pruebas de matemáticas, mientras que las niñas superaron ampliamente a sus homólogos masculinos en exámenes de lectura. ... El informe dice que los nuevos hallazgos podrían explicar hasta el 80% de la vasta y persistente brecha de género en los estudios STEM porque apuntan a una amplia disparidad educativa en lo que es un momento crítico en el proceso de toma de decisiones académicas de los estudiantes.
    206. ^ The Economist, 15 de febrero de 2020, página 56.
    207. ^ Carli, Linda L.; Alawa, Laila; Lee, YonAh (6 de enero de 2016). "Estereotipos sobre género y ciencia". Psicología de la Mujer Trimestral . 40 (2): 244–260. doi : 10.1177/0361684315622645 .
    208. ^ "Masacre de Anne-Marie". Universidad de Princeton .
    209. ^ Encontrar un equilibrio entre la vida personal y laboral, Toronto Star , 11 de julio de 2012
    210. ^ Figura 6.2. Las habilidades fundamentales, como las ciencias, la aritmética y la alfabetización, son habilidades esenciales para la vida . doi :10.1787/888933915297.
    211. ^ Johns, Michael; Schmader, Toni; Martens, Andy (2005). "Saber es la mitad de la batalla: enseñar la amenaza de los estereotipos como medio para mejorar el rendimiento matemático de las mujeres" (PDF) . Ciencia psicológica . 16 (3): 175-179. doi :10.1111/j.0956-7976.2005.00799.x. PMID  15733195. S2CID  10010358.
    212. ^ ab Marx, DM; Romano, JS (2002). "Modelos femeninos a seguir: proteger el rendimiento matemático de las mujeres" (PDF) . Boletín de Personalidad y Social . 28 (9): 1183-1193. doi :10.1177/01461672022812004. S2CID  19258680. Archivado desde el original (PDF) el 7 de marzo de 2019.
    213. ^ ab Huguet, P.; Regner, I. (2007). "Amenaza de estereotipos entre colegialas en circunstancias casi ordinarias en el aula" (PDF) . Revista de Psicología Educativa . 99 (3): 545–560. doi :10.1037/0022-0663.99.3.545. S2CID  54823574. Archivado desde el original (PDF) el 29 de febrero de 2020.
    214. ^ McIntyre, RB; Paulson, RM; Señor, CG (2003). "Aliviar la amenaza del estereotipo matemático de las mujeres mediante la prominencia de los logros del grupo". Revista de Psicología Social Experimental . 39 (1): 83–90. doi :10.1016/s0022-1031(02)00513-9.
    215. ^ Drury, Benjamín J.; Sí, John Oliver; Cheryan, Sapna (2011). "¿Cuándo benefician a las mujeres los modelos femeninos? La importancia de diferenciar el reclutamiento de la retención en STEM". Consulta Psicológica . 22 (4): 265–269. doi :10.1080/1047840x.2011.620935. S2CID  18705221.
    216. ^ Stearns, Isabel; Bottia, Martha Cecilia; Dávalos, Eleonora; Mickelson, Roslyn Arlin; Moller, Stephanie; Valentino, Lauren (1 de febrero de 2016). "Características demográficas del éxito de las niñas y los profesores de matemáticas y ciencias de la escuela secundaria en STEM". Problemas sociales . 63 (1): 87-110. doi :10.1093/socpro/spv027. ISSN  0037-7791.
    217. ^ Martens, A.; Johns, M.; Greenberg, J.; Schimel, J. (2006). "Combatir la amenaza de los estereotipos: el efecto de la autoafirmación en el rendimiento intelectual de las mujeres". Revista de Psicología Social Experimental . 42 (2): 236–243. doi :10.1016/j.jesp.2005.04.010. hdl : 10092/507 . S2CID  6439589.
    218. ^ Miyake, A.; Kost-Smith, LE; Finkelstein, Dakota del Norte; Pollock, SJ; Cohen, GL; Ito, TA (2010). "Reducir la brecha de rendimiento de género en ciencias universitarias: un estudio en el aula sobre la afirmación de valores" (PDF) . Ciencia . 330 (6008): 1234–1237. Código Bib : 2010 Ciencia... 330.1234M. doi : 10.1126/ciencia.1195996. PMID  21109670. S2CID  3156491. Archivado desde el original (PDF) el 3 de marzo de 2019.
    219. ^ abc Gresky, DM; Eyck, LLT; Señor, CG; McIntyre, RB (2005). "Efectos de identidades múltiples destacadas en el desempeño de las mujeres bajo la amenaza de estereotipos matemáticos". Roles sexuales . 53 (9–10): 703–716. doi :10.1007/s11199-005-7735-2. S2CID  73702463.
    220. ^ Blackburn, Heidi (3 de julio de 2017). "La situación de la mujer en STEM en la educación superior: una revisión de la literatura 2007-2017". Bibliotecas de ciencia y tecnología . 36 (3): 235–273. doi : 10.1080/0194262X.2017.1371658 . ISSN  0194-262X. S2CID  149432708.
    221. ^ Blackburn, Heidi (3 de julio de 2017). "La situación de la mujer en STEM en la educación superior: una revisión de la literatura 2007-2017". Bibliotecas de ciencia y tecnología . 36 (3): 235–273. doi : 10.1080/0194262X.2017.1371658 . ISSN  0194-262X. S2CID  149432708.
    222. ^ Blackburn, Heidi (3 de julio de 2017). "La situación de la mujer en STEM en la educación superior: una revisión de la literatura 2007-2017". Bibliotecas de ciencia y tecnología . 36 (3): 235–273. doi : 10.1080/0194262X.2017.1371658 . ISSN  0194-262X. S2CID  149432708.
    223. ^ Blackburn, Heidi (3 de julio de 2017). "La situación de la mujer en STEM en la educación superior: una revisión de la literatura 2007-2017". Bibliotecas de ciencia y tecnología . 36 (3): 235–273. doi : 10.1080/0194262X.2017.1371658 . ISSN  0194-262X. S2CID  149432708.
    224. ^ Blackburn, Heidi (3 de julio de 2017). "La situación de la mujer en STEM en la educación superior: una revisión de la literatura 2007-2017". Bibliotecas de ciencia y tecnología . 36 (3): 235–273. doi : 10.1080/0194262X.2017.1371658 . ISSN  0194-262X. S2CID  149432708.
    225. ^ "Presentamos StemBox, la hermanita súper inteligente de Birchbox". MTV . Consultado el 22 de julio de 2015 .
    226. ^ "Mejorar la situación de las mujeres y las niñas en todo el mundo" . Consultado el 25 de septiembre de 2016 .
    227. ^ "Chicas que juegan".
    228. ^ "Cuatro historias que muestran que la ciencia todavía tiene un problema de género". HuffPost Reino Unido . 2017-10-09 . Consultado el 1 de octubre de 2018 .
    229. ^ "#InspireHerMind: anuncio viral espera atraer a las niñas a trabajos STEM". Noticias NBC . 25 de junio de 2014 . Consultado el 23 de abril de 2023 .
    230. ^ "La campaña Inspire Her Mind se vuelve viral". www.verizon.com . 2014-08-08 . Consultado el 23 de abril de 2023 .
    231. ^ "Mujeres en STEM". casablanca.gov . Archivado desde el original el 21 de enero de 2017 . Consultado el 14 de mayo de 2016 , a través de Archivos Nacionales .
    232. ^ "Mujeres y niñas en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM)" (PDF) . casablanca.gov . Consultado el 2 de marzo de 2015 , a través de Archivos Nacionales .
    233. ^ "Romper las barreras a la igualdad de género". UTS . 29 de agosto de 2019 . Consultado el 3 de septiembre de 2019 .
    234. ^ abcde Kong, Stephanie Mabel; Carroll, Katherine Margarita; Lundberg, Daniel James; Omura, Paige; Lepe, Bianca Arielle (8 de agosto de 2020). "Reducir el sesgo de género en STEM". Revisión de políticas científicas del MIT . Consultado el 1 de octubre de 2021 .
    235. ^ "Resiliencia creativa: arte de mujeres en la ciencia". unesdoc.unesco.org . UNESCO. 2021 . Consultado el 18 de diciembre de 2023 .

    Fuentes

    Otras lecturas