STEM 분야의 여성

Women in STEM fields
생화학자인 Ainhoa Murua Ugarte(es)가 연구실에서 일하고 있습니다.

많은 학자들과 정책 입안자들은 과학, 기술, 공학, 그리고 수학 (STEM)의 분야가 계몽주의 시대인 18세기에 이 분야들이 시작된 이래로 역사적으로 여성들 사이에서 낮은 참여율을 유지해오고 있다는 것에 주목했습니다.[1]

학자들은 STEM 분야에서 이러한 성차가 지속적으로 존재하는 다양한 이유를 탐구하고 있습니다.이러한 차이를 차별적인 힘에서 기인하는 것으로 보는 사람들은 또한 STEM 분야 내에서 이러한 차이를 시정할 방법을 모색하고 있습니다. (이들은 일반적으로 보편적인 경력 매력을 가진 잘 보상되고 높은 지위의 직업으로 해석됩니다.)[2][3][4][5][6]

역사

과학, 기술, 그리고 공학에 대한 여성의 참여는 제한적이었고[7][8][9] 또한 대부분의 역사를 통해 과소 보고되었습니다.[10][11]1970년대 전후로 대규모 변화가 시작되기 전까지는 예외적으로 그러했습니다.학자들은 뿌리깊은 성 역할,[12] 성차별,[13][14] 그리고 심리학의 성 차이와 같은 한계 뒤에 있을 수 있는 이유와 메커니즘에 대해 논의해왔습니다.[15][16][17][18]과학의 역사가들 사이에서도 여성들의 과소 보고된 기여를 밝혀내려는 노력이 있어 왔습니다.[19][20][21]

STEM이라는 용어는 주로 교육과 직업의 선택과 [22]관련하여 2001년에 처음 사용되었습니다.STEM 분야마다 역사는 다르지만, 여성의 참여는 제한적이기는 하지만, 역사를 통틀어 보아 왔습니다.과학 원생과학과 수학은 고대부터 행해져 왔고, 이 시기 동안 여성들의학, 식물학, 천문학, 대수학, 기하학과 같은 분야에 기여해왔습니다.유럽과 중동의 중세 시대에, 기독교 수도원과 이슬람 마드라사는 여성들이 수학과 자연에 대한 연구와 같은 과목들을 연구할 수 있는 장소였습니다.[23][24][25][26][27][28][29][30]

기독교 전통의 대학은 여성을 허용하지 않는 전문직 성직자의 교육 장소로 시작되었고, 대학의 사명이 넓어진 후에도 여성을 금지하는 관행이 계속되었습니다.[31]여성들은 일반적으로 19세기 후반까지 공식적인 고등 교육을 받지 못하게 되어 있었기 때문에, 전문적인 학문에 들어가는 것은 매우 어려웠습니다.[32]

산업기술의 발전은 남성이 주를 이루었고 증기기관의 발명과 같은 초기 기술적 성과는 주로 남성에 기인했습니다.[33]그럼에도 불구하고 여성이 공학에 기여한 예는 많습니다.[34]

처음에 "컴퓨터"는 계산을 하는 사람이었고, 종종 여성이었습니다.[35]컴퓨터로 일하는 것은 양심, 정확성 그리고 신속함을 요구했습니다.[36]처음에 인간 컴퓨터로 일했던 일부 여성들은 나중에 더 단순한 계산을 하는 것에서 더 높은 수준의 작업으로 발전했고, 작업과 알고리즘을 구체화하고 결과를 분석했습니다.[37]

STEM 분야에서 여성의 참여율은 1970년대와 1980년대에 눈에 띄게 증가하기 시작했습니다.[38]생명공학과 같은 일부 분야는 현재 여성의 참여가 거의 50%에 이릅니다.[39]

STEM 분야의 성비 불균형 연구

PISA 2015 결과에 따르면 남학생의 4.8%, 여학생의 0.4%가 ICT 직업을 기대하고 있습니다.[40]

연구들은 부모로부터의 격려, 수학과 과학 선생님들과의 상호작용, 교육과정 내용, 실습실 경험, 수학과 과학에서의 고등학교 성취, 수학과 과학에서의 젊은이들의 성취에 대한 태도에 많은 요인들이 기여한다고 시사합니다.가정에서 사용할 수 있는 자원을 제공합니다.[41]미국에서는 수학과 과학에 대한 남학생과 여학생의 태도가 언제 차이가 나는지에 대한 연구 결과가 엇갈리고 있습니다.국가적으로 대표적인 여러 종적 연구들을 분석한 결과,[42] 한 연구자는 중등학교 초기에 과학에 대한 여학생들과 남학생들의 태도에 거의 차이가 없다는 것을 발견했습니다.[41]수학과 과학 분야에서 진로를 추구하려는 학생들의 열망은 그 분야에서 그들이 수강하기로 선택한 과목들과 그들이 이 과목들에서 제시하는 노력의 정도에 영향을 미칩니다.

1996년 미국의 한 연구는 여자 아이들이 남자들이 기술적인 분야에서 더 많은 지능을 가지고 있다고 믿기 때문에 중학교에서 자신감을 잃기 시작한다고 제안했습니다.[43][44]많은 공학 전문가들이 필수적으로 여기는 [45]기술인 공간 분석에서 남성이 여성을 능가한다는 사실은 이러한 오해를 불러일으킵니다.[4]페미니스트 학자들은 남학생들이 자신의 손으로 만들고 일하도록 문화적, 사회적으로 권장되기 때문에 교실 밖에서 공간 기술을 습득할 가능성이 더 높다고 가정합니다.[46]연구에 의하면 여자 아이들은 똑같은 훈련을 받으면 똑같은 기술을 개발할 수 있다고 합니다.[47][48]

1996년 고등교육연구소에 의한 대학 신입생들에 대한 미국의 연구는 남성과 여성이 그들이 의도한 공부 분야에서 크게 다르다는 것을 보여줍니다.1996년 첫 대학 신입생 중 20%의 남성과 4%의 여성이 컴퓨터 과학과 공학을 전공할 계획인 반면,[49][50] 비슷한 비율의 남성과 여성은 생물학이나 물리학을 전공할 계획입니다.[51][52]남녀 1학년생의 전공의 차이는 남녀가 학위를 취득하는 분야의 차이와 직접적인 관련이 있습니다.중등 단계 이후의 단계에서, 여성은 남성보다 수학, 물리학, 또는 컴퓨터 과학과 공학에서 학위를 받을 가능성이 적습니다.이러한 성비 불균형에 대한 예외는 생명과학 분야입니다.[53][54]

STEM 경력에서 여성 과소대표의 영향

스코틀랜드에서는 많은 수의 여성들이 STEM 과목을 졸업하지만 남성들에 비해 STEM 경력으로 이행하지 못합니다.에든버러 왕립 협회는 스코틀랜드 경제에 여성의 높은 기술 기여를 두 배로 늘리면 연간 1억 7천만 파운드의 혜택이 있을 것으로 추정하고 있습니다.[55][56]

2017년의 연구에 따르면 STEM 교육에서 성별 격차를 줄이는 것이 EU의 경제 성장에 긍정적인 영향을 미쳐 2030년까지 블록 전체에서 1인당 GDP가 0.7~0.9% 증가하고 2050년까지 2.2~3.0% 증가할 것으로 나타났습니다.[57][58]

남녀소득

1980년대에 모든 대졸자들의 소득 증가를 공유했음에도 불구하고, 여성 대졸자들은 남성 대졸자들보다 평균적으로 적게 벌었습니다.급여의 차이 중 일부는 여성과 남성이 진입한 직종의 차이와 관련이 있습니다.최근 이공계 학사 학위를 받은 사람들 중, 여성들은 남성들보다 이공계 직업에 고용될 가능성이 적었습니다.비슷한 과학적 위치에 있는 남녀 간의 임금 격차는 여전합니다.더 경험이 많은 과학자와 기술자들 사이에서, 급여의 성별 차이는 최근 졸업생들보다 더 큽니다.[59]여성의 대표성이 높지 않은 분야인 수학, 컴퓨터 과학, 공학 분야에서 급여가 가장 높습니다.호주에서 호주 통계국이 실시한 연구에 따르면 호주의 STEM 분야에서 남녀 간의 현재 성별 임금 격차는 2013년 현재 30.1%이며, 이는 2012년 이후 3% 증가한 수치입니다.[60]게다가, Moss의 연구에 따르면,[61] 미국의 최고 연구 기관의 교수진들이 실험실 관리자 자리에 지원자들을 모집하도록 요청을 받았을 때, 남성과 여성 교수진 모두 남성 지원자들을 그 자리에 더 고용 가능하고 유능하다고 평가했습니다.남성 지원자들과 동일한 이력서를 공유했던 여성 지원자들과는 대조적으로.모스 연구에서, 교수진들은 남성 지원자들에게 더 높은 초봉과 경력 멘토링 기회를 기꺼이 제공했습니다.[61]

교육과 인식

미국의 STEM 분야 박사학위 비율은 약 42%[62]인 반면, 여성이 받는 모든 분야 박사학위 비율은 약 52%[63]입니다.고정 관념과 교육적 차이는 STEM 분야에서 여성의 감소로 이어질 수 있습니다.Thomas Dee에 따르면, 이러한 차이는 남학생들은 수학에서, 여학생들은 읽기에서, 남학생들은 수학에서, 여학생들은 수학에서, 여학생들은 읽기에서, 3학년 때부터 시작됩니다.[64]

전 세계 여성 대표

2017년 또는 최근 고등교육에서 (가) 공학, 제조, 건설 및 (나) 정보통신기술 프로그램의 여학생 비율

유럽연합 집행위원회와 아시아 과학 아카데미 협회(AASSA)를 포함한 다른 기관들 중 유네스코는 STEM 분야에서 여성의 과소 대표성에 대해 거침없이 말해왔습니다.[65][66][67][68]

비교통계를 작성하고 해석하려는 그들의 노력에도 불구하고, 주의를 기울일 필요가 있습니다.Ann Hibner Koblitz는 국가 간 의미 있는 통계적 비교를 만드는 것에 관한 장애물에 대해 다음과 같이 언급했습니다.[69]

다양한 이유로, STEM 분야에서 여성의 국제 비교에 대한 신뢰할 만한 데이터를 얻는 것은 어렵습니다.특히 교육 수준, 전공 내용, 직업 범주 및 기타 지표를 설명하는 용어가 나라마다 다르기 때문에 집계 수치는 우리에게 많은 것을 알려주지 않습니다.

국가마다 동일한 용어 정의를 사용하는 경우에도 범주의 사회적 의미는 크게 다를 수 있습니다.코블리츠의 발언:[70]

모든 나라의 상황을 판단하기 위해 같은 지표를 사용하는 것은 불가능합니다.중요한 통계는 대학 수준에서 가르치는 여성의 비율일 것입니다.그러나 그것은 또한 연구소와 과학 아카데미에서 (그리고 어느 수준에서) 여성의 비율일 수도 있고, 출판을 하는 (또는 국내 저널과 대조적으로 외국에서 출판을 하는) 여성의 비율일 수도 있고, 학회, 대학원 후 연구 등을 위해 해외로 나가는 여성의 비율일 수도 있습니다.또는 국가 및 국제 기금 기관에서 보조금을 수여하는 여성의 비율.지수는 나라마다 다른 의미를 가질 수 있고, 다양한 지위와 명예의 위신은 상당히 다를 수 있습니다.

아프리카

UNESCO 통계에 따르면 사하라 사막 이남 지역 기술 인력의 30%가 여성입니다. 이 비율은 2018년에 33.5%로 증가했습니다.[71][68]남아프리카 공화국은 인공 지능과 기계 학습에 대한 기술을 가진 전문가의 비율이 세계 상위 20개국 중에 있으며, 여성은 이 남아프리카 공화국 전문가의 28%를 차지합니다.[68]

아시아

아시아 고등교육 과학 프로그램의 여성 졸업자 비율

2015년[72] 3월 유네스코가 발표한 팩트시트는 아시아와 태평양 지역을 중심으로 STEM 분야 여성의 전 세계 통계를 제시했습니다.전 세계적으로 연구자의 30%가 여성이라고 보고했습니다. 2018년 기준으로 이 비율은 33%로 증가했습니다.[68]이들 지역에서는 동아시아, 태평양, 남아시아, 서아시아의 균형이 가장 고르지 못했고, 각 하위 지역에서 연구자의 20%가 여성이었습니다.한편, 중앙 아시아는 연구원들의 46퍼센트를 여성들로 구성하여 이 지역에서 가장 동등한 균형을 이루고 있었습니다.중앙아시아 국가인 아제르바이잔카자흐스탄은 아시아에서 유일하게 여성이 대다수인 국가였지만, 두 경우 모두 매우 적은 차이였습니다.[72]

나라들. 여성 연구자 비율
중앙아시아 46%
세계 30%
서남아시아 20%
동아시아 태평양 20%

캄보디아

2002년 현재 캄보디아의 과학 프로그램에 등록된 학생 중 13.9%가 여성이었고 과학, 기술, 혁신 분야 연구자 중 21%가 여성이었습니다.이 통계는 말레이시아, 몽골, 한국 등 다른 아시아 국가들에 비해 현저히 낮은 수치입니다.아시아 국가들의 STEM 여성들에 대한 유네스코 보고서에 따르면, 캄보디아의 교육 시스템은 남성들만의 불교 교육 관행에서 비롯된 남성 우위의 오랜 역사를 가지고 있습니다.1924년부터 여학생들은 학교에 등록할 수 있었습니다.교육뿐만 아니라 삶의 다른 측면에서도 여성에 대한 편견은 유네스코의 A Complex Formula에 따르면 남성이 여성보다 더 강력하고 존엄하다는 전통적인 관점의 형태로 존재하며, 특히 가정과 직장에서 그러합니다.[65]

인도네시아

유네스코의 복잡한 공식에 따르면 인도네시아 정부는 특히 교육문화부를 통해 양성평등을 위해 노력해 왔지만 직장에서 여성의 역할에 대한 고정관념은 여전히 남아 있습니다.전통적인 견해와 사회적 규범으로 인해 여성들은 직장에 남아 있거나 직장에서 승진하기 위해 애를 먹습니다.여성들은 수학이나 물리학보다 약학이나 생물학과 같은 과학 기반 분야에 훨씬 더 많이 등록되어 있습니다.공학 내에서 통계는 특정 공학 분야에 따라 다릅니다. 여성은 화학 공학 학생의 78%를 차지하지만 기계 공학 학생의 5%만을 차지합니다.2005년 기준으로 과학, 기술, 공학 분야의 35,564명의 연구원 중 여성은 31%인 10,874명에 불과했습니다.[65]

일본

OECD 자료에 따르면, 일본 고등 교육 수준의 STEM 관련 프로그램 등록의 약 25%가 여성입니다.[73]

카자흐스탄

OECD 자료에 따르면, 카자흐스탄 고등교육 수준의 STEM 관련 프로그램 등록의 약 66%가 여성입니다.[73]

말레이시아

유네스코에 의하면, 2011년 기준으로 말레이시아에서 과학 프로그램에 등록한 학생들의 48.19%가 여성이었다고 합니다.이 수치는 지난 30년 동안 크게 증가했으며, 이 기간 동안 국가의 여성 고용은 95% 증가했습니다.말레이시아의 경우 STEM 내에서 일반적으로 남성이 지배적인 분야인 컴퓨터 산업 종사자의 50% 이상이 여성입니다.약대에 재학 중인 학생들 중 70% 이상이 여학생인 반면, 공학 계열의 학생들 중 36%만이 여학생입니다.여성은 2011년 기준으로 과학, 기술, 혁신 분야 연구직의 49%를 차지했습니다.[65]

몽골

2012년과 2018년 각각 유네스코 자료에 따르면 몽골의 과학, 기술, 혁신 분야 연구자 중 40.2%가 여성이고, 과학 프로그램에 등록한 학생은 40.2%, 과학, 기술, 혁신 분야 연구자는 49%가 여성입니다.전통적으로 유목민의 몽골 문화는 여성과 남성 모두 아이를 키우고 가축을 기르고, 전투에서 싸우는 등 상당히 평등한 문화였으며, 이는 오늘날 몽골의 노동력에서 여성과 남성의 상대적인 평등을 반영합니다.몽골의 대학 졸업자 중 65%가 여성으로 남성보다 여성이 더 많습니다.하지만, 여성들은 남성들보다 약 19%에서 30% 정도 적게 벌고 사회적으로 남성들보다 공학에 덜 적합하다고 인식됩니다.컴퓨터 과학, 건축, 공학 분야 종사자의 30% 이하가 여성인 반면 생물학과 학생 4명 중 3명은 여성입니다.[65]

네팔

2011년 기준으로 네팔 과학계 학생의 26.17%가 여성이고 공학계 학생의 19%도 여성입니다.2010년 조사에서 여성은 7.8%의 지위를 차지했습니다.이러한 낮은 비율은 네팔의 가부장적 사회적 가치관과 일치합니다.네팔에서 STEM 분야에 진출한 여성들은 대부분의 국가에서 주로 여성 직업으로 인식되는 임업이나 의학, 특히 간호학에 가장 많이 진출합니다.[65]

대한민국.

2012년 한국의 과학 프로그램에 등록한 학생 중 30.63%가 여학생이었는데, 이는 디지털 혁명 이후 증가하고 있는 수치입니다.고등 교육 수준에서 성별 차이가 더 크긴 하지만, 대부분의 교육 수준에서 등록된 남학생과 여학생의 숫자도 비슷한 수준입니다.한국의 STEM 성별 격차는 여성의 낮은 사회적 가치와 다른 문화적 요인에 대한 유교적 신념에 의해 영향을 받을 수 있습니다.우리나라도 다른 나라와 마찬가지로 의학계열의 여성 비율(61.6%)이 공학계열(15.4%)이나 수학계열의 여성 비율(15.4%)보다 훨씬 높습니다.2011년 기준 여성은 과학기술 및 혁신 분야 연구직군에서 17%의 노동력을 차지하고 있습니다.한국에서는 STEM 분야에서 일하는 대부분의 여성들이 "비정규직" 혹은 임시직으로 분류되어, 고용 안정성이 떨어지는 것으로 나타났습니다.[65]글래스고 대학이 다양한 국가의 남학생과 여학생들의 수학 불안과 시험 수행도를 조사한 연구에서, 연구원들은 여학생이 남학생보다 현저히 낮은 점수를 받았고 수학 시험에서 수학 불안을 더 많이 경험한 것으로 수학 점수에서 한국이 높은 성 차이를 보였다는 것을 발견했습니다.[74]

태국.

OECD 자료에 따르면, 태국 고등 교육 수준의 STEM 관련 프로그램 등록의 약 53%가 여성입니다.[73]

걸프협력회의 회원국

Ann Hibner Koblitz는 2015년 아부다비에서 아랍 에미리트 연합국과 다른 걸프 국가들에 그들의 모국에서 볼 수 없었던 기회들을 찾기 위해 온 여성 공학자들과 컴퓨터 과학자들을 대상으로 한 일련의 인터뷰에 대해 보도했습니다.여성들은 직업 만족도가 현저히 높고 차별이 상대적으로 적다고 말했습니다.[69]코블리츠는 다음과 같이 말합니다.

...중동을 제외한 대부분의 국가들의 대부분의 사람들은 이 지역이 젊고 역동적인 아랍 여성들이 첨단 기술과 다른 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 자석이라는 것을 알지 못합니다. "기회의 땅", "기술인의 천국", 그리고 그렇습니다.심지어 "메카"는 제가 만난 여성들이 UAE를 묘사할 때 사용하는 용어 중에 하나였습니다.

중앙아메리카와 남아메리카

중남미에서 추구하는 박사학위의 절반 가까이를 여성이 이수(2018년)하고 있습니다.그러나 의사결정 수준에서는 소수만이 대표됩니다.[75]

2018년의 한 연구는 라틴 아메리카에서 출판된 6,849편의 논문을 모았고, 여성 연구원이 2018년 출판된 연구원의 31%로 2002년의 27%보다 증가했습니다.[76]같은 연구에서 여성이 연구 그룹을 이끌 때 여성 기여자가 60%, 남성이 리더일 때 여성 기여자가 20%[76] 발표된 것에 비해 여성 기여자가 60% 발표된 것으로 나타났습니다.

라틴 아메리카에서 출판된 식물학과 관련된 1,500개 이상의 기사를 보았을 때, 한 연구에 따르면 여성과 남성의 참여는 출판물이든 과학 조직에서의 주도적인 역할이든 동등한 것으로 나타났습니다.[77]또한 여성들은 다른 라틴 아메리카 국가들과 비교했을 때, 지역 전체에서 참여도가 거의 같음에도 불구하고 아르헨티나, 브라질, 멕시코에서 더 높은 출판 비율을 보였습니다.[77]비록 여성들이 식물학 분야에서 더 높은 출판물을 가지고 있지만, 남성들은 여전히 여성들보다 더 많은 출판물을 출판하고 있고 과학에 관련된 연구 논문과 연구에 인용되는 사람들입니다.[77]

칠레[78] 연구지역별 STEM 총등록률
2015 2016 백분율 변경
스터디 영역 남자들 여성들. 남자들 여성들. 남자들 여성들.
사회과학 30.7% 69.3% 29.9% 70.1% -0.8% +0.8%
교육 30.2% 69.8% 27.4% 72.6% -2.8% +2.8%
헬스 30.4% 69.6% 23.8% 76.2% -6.6% +6.6%
테크놀러지 81.8% 18.2% 78.2% 21.8% -3.6% +3.6%

이 연구는 (위의 표에 나와 있는) 데이터에 따르면, STEM에 등록된 칠레의 여성들은 기술 분야의 다른 과학자들보다 생물학과 의학과 밀접한 관련이 있는 과학자들의 등록률이 더 높다고 결론지었습니다.[78]여성은 보건공학 67.70%, 바이오메디컬공학 59.80%로 졸업 후 구성되었습니다.기계 공학이나 전기 공학과 같은 다른 분야(기술 분야)에서는 남성이 90% 이상 남성으로 노동력을 지배했습니다.[78]

유럽

ICT 고등교육 프로그램 여성 졸업자 비율
정보통신기술(ICT) 전문 인력으로 채용된 여성 비중
ICT 분야 여성 취업자 비율을 자격 수준에 따라 구분
(EU, 2016)[40]

유럽연합에서는 ICT(정보통신기술) 전문가의 평균 16.7%만이 여성입니다.루마니아불가리아에서만 여성이 이러한 역할의 25% 이상을 차지하고 있습니다.ICT 기술자(중하위직)를 고려할 때 특히 신규 회원국에서 성별 분포가 더 균형을 이루고 있습니다.[40]

2012년 여성 박사 졸업자의 비율은 전체의 47.3%, 사회과학, 비즈니스 및 법학 51%, 과학, 수학 및 컴퓨팅 42%였으며, 공학, 제조 및 건설 분야 박사 졸업자의 비율은 28%에 불과했습니다.컴퓨터 분야에서 박사과정 졸업생 중 여성은 21%에 불과했습니다.2013년 유럽 연합에서 평균적으로 남성 과학자와 엔지니어는 전체 노동력의 4.1%를 차지한 반면 여성은 2.8%에 불과했습니다.국가의 절반 이상에서 여성은 과학자와 기술자의 45% 미만을 구성합니다.2008년에서 2011년 사이에 고용된 과학자와 엔지니어 중 여성의 수는 연평균 11.1% 증가한 반면, 남성의 수는 같은 기간에 3.3% 증가하는 데 그쳤습니다.[79]

2015년 슬로베니아, 포르투갈, 프랑스, 스웨덴, 노르웨이, 이탈리아에서는 12학년 때 중등교육에서 수학과 물리 고급과정을 듣는 여학생보다 남학생이 더 많았습니다.[80]

2018년 마리야 가브리엘 유럽 디지털 경제 사회 집행위원은 디지털 기술과 교육을 장려하고 더 많은 여성 기업가를 지지하는 고정관념에 도전함으로써 디지털 분야에 여성의 참여를 늘리겠다는 계획을 발표했습니다.[81]2018년 아일랜드는 고등교육청의 연구비 지원을 성불평등을 줄이는 기관의 능력과 연결시키는 단계를 밟았습니다.[68]

북아메리카

미국

미국 과학 재단에 의하면, 여성들은 75세 이하의 과학 기술자들을 위한 미국 노동력의 43퍼센트를 차지한다고 합니다.[82]29세 미만의 경우 여성이 이공계 인력의 56%를 차지합니다.취업을 원하는 과학기술자 중 75세 미만은 50%, 29세 미만은 49%가 여성입니다.엔지니어 7명 중 1명 정도가 여성입니다.[83]그러나 S&E 직종의 근로자 중 여성이 28%를 차지하고 있습니다. S&E로 교육을 받은 모든 여성이 과학자나 엔지니어로 고용된 것은 아닙니다.[84]S&E 관련 직종 중 여성이 58%를 차지하고 있습니다.[84]

STEM 분야의 여성들은 교육과 나이와 같은 다양한 특성을 통제한 후에도 남성들보다 상당히 적은 수입을 얻습니다.평균적으로 STEM 직종의 남성은 시간당 36.34달러를 받는 반면 STEM 직종의 여성은 시간당 31.11달러를 받습니다.[83]

STEM 분야에서 성별 임금 격차가 지속적으로 존재하는 이유는 여러 가지가 있는데, 여기에는 여성들이 더 적은 임금을 받는 STEM 전공을 선택하는 것도 포함됩니다.하지만, 같은 학위라 할지라도, 여성들은 여전히 더 적게 벌었습니다.공학 학위로 초봉을 받는 것에 대한 한 연구는 여성은 61,000달러 미만을 버는 반면 남성은 65,000달러 이상을 버는 것으로 나타났습니다.[85]

미국(2019)의 25~34세 전체 대졸자의 백분율 분포.
학사분야 남성(%) 여성(%)
컴퓨터 및 정보과학 6.8 2.0
엔지니어링/엔지니어링 기술 14.8 3.7
생물학/생물의학과학 6.0 6.7
수학/통계 1.7 1.0
물리학 3.5 2.3
STEM 합계 32.8 15.7
비지니스 21.7 15.5
교육 3.0 9.8
헬스 스터디즈 3.5 12.4
인문학 9.6 12.4
사회과학, 심리학, 역사학 13.5 16.1
다른 모든 학문분야 15.9 18.0
비STEM합계 67.2 84.3
졸업생총계(%) 33.0 41.1

국가교육통계센터가 정의한 STEM 분야뿐만 아니라 학사학위 소지자는 여성이 다수를 차지합니다.그러나 컴퓨터 과학, 공학, 수학을 포함한 특정 분야에서는 잘 드러나지 않습니다.여성과 함께, 미국의 소수 인종들 또한 STEM에서 과소 대표됩니다.

아시아 여성은 아프리카계 미국인,[86] 히스패닉계, 태평양 섬 주민 및 북미 원주민 여성과 비교하여 미국의 STEM 분야에서 잘 대표됩니다(같은 민족의 남성만큼은 아니지만.학계 내에서 이 소수 여성들은 미국 전체 인구의 약 13%를 구성하고 있음에도 불구하고 미국 상위 100개 대학에서 종신 재직권을 가진 비율이 1% 미만입니다.[87]2015년 연구에 따르면 STEM 재직 기간 트랙 포지션에서 여성을 고용하는 것에 대한 태도가 향상되었으며, 동등한 자격과 생활 방식(예: 미혼, 기혼, 이혼)을 조정한 후 STEM에서 여성을 2:1 선호하는 것으로 나타났습니다.[88]

미국에서 25–34세의 성별/인종에 따른 불균형이 없는 경우 실제 졸업생 수 대비 예상 졸업생 수 비율(2014).
줄기.
인종/민족 남자들 여성들. 남자들 여성들.
하얀색 1.05 1.32 1.05 1.15
블랙입니다. 0.49 0.73 0.44 0.68
히스패닉계 0.37 0.54 0.37 0.48
아시아의 1.85 1.94 3.12 2.61
태평양 섬 주민 0.32 0.44 0.38 0.52
아메리칸 인디언/알래스카 원주민 0.32 0.46 0.27 0.44
타인종 1.00 1.35 1.22 1.33
2개 이상의 경주 0.97 1.15 1.11 1.19

아프리카계 미국인 여성

킴벌리 잭슨(Kimberly Jackson)에 따르면 편견과 가정된 고정관념은 유색인종 여성, 특히 흑인 여성이 STEM 분야에서 공부하는 것을 방해한다고 합니다.심리적으로, 흑인 여성의 지적, 인지적 능력, 그리고 직업 윤리에 대한 고정관념이 STEM에 대한 그들의 자신감 부족에 기여합니다.Spelman College와 같은 일부 학교들은 아프리카계 미국인 여성들에 대한 인식을 바꾸고 STEM에 참여하고 기술적으로 능숙해지는 그들의 비율을 향상시키기 위한 시도들을 해왔습니다.[89]유색인종 학생들, 특히 흑인 학생들은 적대적인 기후, 작은 공격, 그리고 지원과 멘토링의 부족에 직면하면서 STEM 전공에 어려움을 겪습니다.

라틴 아메리카 여성

2015년 NCWIT 연구에 따르면 라틴 아메리카 여성은 미국 기술 인력의 1%에 불과하다고 합니다.[90]기술 회사를 설립한 라틴 아메리카 여성 50명을 대상으로 한 2018년 연구에 따르면 20%는 멕시코인, 14%는 혼혈인, 8%는 무명,[91] 4%는 베네수엘라인으로 나타났습니다.

캐나다

2019년 캐나다 통계청의 연구에 따르면 1학년 여성은 STEM 학생의 44%를 차지하는데 비해 비 STEM 학생은 64%를 차지합니다.STEM 과정에서 편입한 여성들은 보통 건강 관리나 재무와 같은 관련 분야에 다닙니다.[92]브리티시 컬럼비아 대학이 실시한 한 연구는 캐나다의 모든 대학의 컴퓨터 과학 학생들 중 20-25%만이 여성이라는 것을 발견했습니다.또한, 그 비율의 약 1/5만이 그 프로그램들을 졸업할 것입니다.[93]

통계적으로 여성들은 수학적 능력에 관계없이 STEM 프로그램을 선택할 가능성이 적습니다.수학에서 낮은 점수를 받은 젊은 남성들은 수학에서 높은 점수를 받은 여성으로 확인된 동료들보다 STEM 분야를 추구할 가능성이 더 높습니다.[94]

오세아니아

호주.

호주는 STEMM 분야의 여성들을 일관된 네트워크로 연결하는 것을 목표로 하는 비영리 단체인 2014년 STEMM Australia의 결성을 포함하여 STEMM 분야의 여성들의 참여를 촉진하기 위한 중요한 시도를 최근에야 했습니다.[95]마찬가지로 STEM 분야에서 호주 여성의 다양한 인재상을 보여줌으로써 성평등을 촉진하기 위해 STEM 여성 디렉토리가 설립되었습니다.[96]2015년 SAGE(Science in Australia Gender Equity)는 호주 과학 아카데미와 호주 기술엔지니어링 아카데미의 합작 투자로 시작되었습니다.[97]이 프로그램은 호주 고등 교육 기관 내에서 Athena SWAN 인증 프레임워크의 파일럿을 구현하는 임무를 맡고 있습니다.

STEM 관련 시상식 및 대회에서 과소대표

STEM 분야에서 가장 권위 있는 상에 대해서는,[98] 남자보다 여자에게 더 적은 상이 수여되었습니다.1901년부터 2017년까지 노벨상의 총 비율은 물리학상 2:207,[99] 화학상 4:178, 생리/의학상 12:214,[100][101] 경제학상 1:79였습니다.[102]그 외 분야의 비율은 문학이 14:114, 평화가 16:104였습니다.[103][104]마리암 미르자카니는 2014년 여성 최초이자 이란인 최초로 필즈상을 수상했습니다.[105][106]필즈상은 수학 분야에서 가장 권위 있는 상 중 하나로 [107]총 56회 수상했습니다.

국제 수학 올림피아드와 같은 STEM 관련 명망 있는 대회에 참가하는 여학생 수가 줄어듭니다.2017년에는 IMO 참가자의 10%만이 여성이었고 6명으로 구성된 한국 우승팀에는 1명의 여성이 있었습니다.[108][109]

최근 기술의 진보

Raspberry Pi 2를 구성하는 방법을 보여주는 우 나오미

Abbiss는 "일상생활에서 컴퓨터의 보편성은 특히 인터넷과 이메일 사용에서 다양한 애플리케이션에 대한 선호와 사용에서 성별의 차이를 목격했습니다."라고 말합니다.[110]두 성별 모두 고등학교 수준에서 개인적,[112] 교육적, 전문적인 용도로 다양한 기술,[111] 모바일응용 도구를 사용하는 데 있어 습득된 기술, 역량 및 자신감을 가지고 있지만 10학년에서 12학년으로 떨어지는 컴퓨터 과학 수업에 여학생들의 등록에 있어서는 여전히 격차가 남아 있습니다.정보 통신 기술의 고등 교육 프로그램에서 여성은 전 세계 졸업생의 3%에 불과합니다.[113][80]

2016년 영국 특허 출원을 검토한 결과 여성이 등록한 새로운 발명의 비율이 증가하고 있지만 대부분의 여성 발명가들은 "브래지어 디자인 및 메이크업"과 같은 정형화된 여성 분야에서 활동하고 있었습니다. 컴퓨터 분야 발명의 94%, 자동차 응용 및 채굴 분야 발명의 96%, 폭발물 및 m 발명의 99%가 해당되었습니다.군대는 남자들에 의해 있었습니다.[114][115]2016년 러시아는 여성이 출원한 특허 비율이 약 16%로 가장 높았습니다.그러던 중 2019년 USPTO는 미국 특허에 등재된 여성 발명가의 비율이 최근 약 17%[116]까지 올랐다는 보고서를 발표했습니다.

여성의 낮은 대표성에 대한 설명

STEM 분야에서 여성의 수가 상대적으로 적은 다양한 이유가 제시되고 있습니다.이것들은 크게 사회적, 심리적, 선천적 설명으로 분류될 수 있습니다.그러나 설명이 반드시 이들 범주 중 하나에 국한되는 것은 아닙니다.

소셜

변별력

이러한 유출은 [117]STEM 분야의 여성들이 직면하는 공공연한 차별과 은밀한 차별 때문일 수 있습니다.[118]Schiebinger에 따르면, 여성들은 남성들보다 이공계 일자리를 떠날 가능성이 두 배나 높다고 합니다.[119]: 33 1980년대에 연구자들은 여성에 대한 일반적인 평가적 편견을 보여주었습니다.[120]

2012년의 한 연구에서, 260개의 상위 대학들의 박사과정 교수들에게 이메일 요청이 보내졌습니다.각 참가자들은 잠재적 대학원생 한 명의 요구만을 보았기 때문에 본 연구에서 특정 개인이 차별을 보이는지를 확인하는 것은 불가능했습니다.하지만, 연구원들은 백인 남성들과 관련된 소수 민족과 여성들에 대한 차별의 증거를 발견했습니다.[121]또 다른 연구에서, 과학 교수진은 그들의 대학에서 실험실 관리자 자리에 지원하는 학생들의 자료를 보냈습니다.[61]자료는 각 참가자마다 동일했지만, 각 지원서에는 무작위로 남성 또는 여성 이름이 할당되었습니다.연구원들은 교직원들이 지원서가 같음에도 불구하고 남성 지원자들을 여성 지원자들보다 더 유능하고 더 바람직한 사람으로 평가했다는 사실을 발견했습니다.[61]만약 사람들이 예비 학생의 성별에 대한 정보를 받는다면, 그들은 그들이 그 성별에 대한 고정관념과 일치하는 특성을 가지고 있다고 추론할 수 있습니다.[122]2014년의 한 연구는 생물학의 종신 재직권 비율과 같은 일부 영역에서 남성들이 선호되지만, 대부분의 영역이 성별에 따라 공평하다는 것을 발견했습니다.저자들은 이를 성차별적인 채용과 승진, 보수 때문에 교수직에서 여성의 대표성이 떨어지는 것이 아니라는 점을 시사하는 것으로 해석했습니다.[123]

오드리 아줄레이 유네스코 사무총장은 "21세기에도 여성과 소녀들은 성별 때문에 과학 관련 분야에서 소외되고 있습니다."라고 말했습니다.[124]2017년의 한 조사는 STEM 분야에서 일하는 여성들이 남성들보다 직장 차별을 경험할 가능성이 더 높다는 것을 보여주었습니다.[125]STEM 직업에 종사하는 여성의 약 절반은 남성이 동일한 직업에 대해 더 많은 임금을 받고, 그 직업에 적합하지 않은 것처럼 취급을 받거나, 조롱을 받거나 모욕을 당하는 등의 성별에 기반한 차별을 경험했습니다.[125]어떤 여성들은 또한 대부분의 직원들이 남성인 직장에서, 그들은 여성이 되는 것이 그들의 성공에 장애물이 된다고 느꼈다고 말했습니다.[125]

고정관념

STEM 분야의 누군가가 어떤 모습과 행동을 해야 하는지에 대한 고정관념은 이 분야의 기성 구성원들이 고도로 유능한 사람들을 간과하게 할 수 있습니다.[126]다른 STEM 직업의 전형적인 과학자나 개인은 보통 남성이라고 생각됩니다.[127]STEM 분야의 여성들은 과학자, 공학자 또는 수학자가 "어떻게 생겨야 하는지"에 대한 개인의 개념에 맞지 않을 수 있으며 따라서 간과되거나 불이익을 받을 수 있습니다.편견의 역할 일치 이론은 성별과 특정한 역할 또는 직업 사이의 불일치를 지각하는 것은 부정적인 평가를 초래할 수 있다고 말합니다.[128][129][130]게다가, 여성의 양적 능력에 대한 부정적인 고정관념은 사람들로 하여금 그들의 일을 평가절하하게 하거나 이 여성들이 STEM 분야에서 계속하는 것을 단념하게 만들 지도 모릅니다.[131]

"비전통적인" 직업에서 일하는 남녀 모두 차별을 받을 수 있지만, 이 차별의 형태와 결과는 다릅니다.특정한 성별의 사람들은 종종 다른 성별의 사람들보다 특정한 직업이나 학문 분야에 더 적합하다고 인식됩니다.[132][133]한 연구에 따르면 남성 위주의 직업을 위한 구인 광고는 남성 고정관념과 관련된 더 대리적인 단어(또는 "리더"나 "목표 지향적"과 같은 대리인을 나타내는 단어)를 사용하는 경향이 있다고 합니다.[132]1991년에 제안된 사회적 역할 이론(Social Role Theory)은 남성은 대리적 자질을, 여성은 공동체적 자질을 보여줄 것으로 기대된다고 말합니다.[134]이러한 기대는 채용 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.[135]2009년의 한 연구는 여성은 더 공동체적인 용어로, 남성은 추천서로 더 적극적인 용어로 묘사되는 경향이 있다는 것을 발견했습니다.이 연구원들은 또한 공동체적인 특성이 학계에서의 채용 결정과 부정적인 관련이 있다는 것을 발견했습니다.[135]

전통적으로 남성의 직업에 들어가는 여성들은 그들이 "진짜" 여성이 아니라는 것을 암시하는 부정적인 고정관념에 직면하지만, 이러한 고정관념들은 비슷한 고정관념들이 남성들이 비전통적인 직업을 추구하는 것을 저지할 수 있는 정도로 여성들을 저지하지는 않는 것으로 보입니다.일단 기회가 생기면 여성들이 남성과 같은 직업에 몰려든다는 역사적 증거가 있습니다.[136]반면에, 대부분 여성에서 대부분 남성으로 직업이 바뀐 예는 인류 역사상 매우 드문 일입니다.의학과 같은 현존하는 몇몇 사례들은 남성들이 그 직업들에 참여하는 것을 고려하기 전에 그 직업들을 적절하게 남성적인 것으로 재정의하는 것이 필요하다는 것을 암시합니다.[137]

여성이 지배적인 직업에 있는 남성들이 자신의 남성성에 대한 부정적인 고정관념과 씨름할 수 있지만, 그들은 또한 특정한 혜택을 경험할 수도 있습니다.1992년에는 남성이 지배하는 직종의 여성들은 유리천장에 부딪히는 경향이 있는 반면, 여성이 지배하는 직종의 남성들은 유리 에스컬레이터에 부딪히는 경향이 있다고 제안되었습니다.[138]

흑양효과

Black Sheep 효과는 개인이 자신의 그룹 내 구성원을 자신의 그룹 외 구성원보다 더 호의적으로 평가할 가능성이 있을 때 발생합니다.[139][140][141][142]그러나 개인의 그룹 내 구성원들이 평균적이거나 평균 이하의 자질을 가지고 있을 경우 동등한 자질을 가진 그룹 외 구성원들보다 훨씬 낮게 평가할 가능성이 높습니다.[139][140][141][142]이것은 STEM 분야의 기성 여성들이 기성 남성들보다 충분한 자격을 보여주는 초기 직업 여성들을 도울 가능성이 더 높을 것임을 시사합니다.하지만, 기성 여성들은 남성들보다 부족한 자격을 보여주는 초기 직업 여성들을 도울 가능성이 적을 것입니다.

퀸비 효과

여왕벌 효과는 흑양 효과와 비슷하지만 여성에게만 적용됩니다.그것은 특히 남성이 지배하는 직업에서 높은 지위에 있는 여성들이 실제로 남성 동료들보다 다른 여성들을 도울 가능성이 훨씬 더 낮을 수 있는 이유를 설명합니다.[143][144]2004년의 한 연구는 다양한 분야의 박사과정 학생들이 업무에 대한 몰입과 업무 만족에 있어서 어떠한 성별 차이도 보이지 않는 반면, 같은 대학의 교수진들은 여학생들이 남학생들보다 업무에 덜 전념한다고 믿었습니다.[144]특히 놀라운 것은 교직원들의 이러한 신념이 남성 교직원이 아닌 여성 교직원들에 의해 가장 강하게 지지되었다는 것입니다.[144]이 발견에 대한 잠재적인 설명 중 하나는 부정적으로 정형화된 집단의 구성원에 대한 개인의 이동성이 종종 그 집단으로부터 자신의 사회적, 심리적 거리를 동반한다는 것입니다.이것은 전통적으로 남성 위주의 직업에서 성공한 여성들이 그들의 성공을 여성의 양적, 분석적 능력에 대한 부정적인 고정관념이 틀렸다는 증거로 보는 것이 아니라 개인적으로 그들이 규칙의 예외라는 증거로 본다는 것을 암시합니다.[144]따라서, 그러한 여성들은 실제로 이러한 부정적인 고정관념들을 폐지하기 보다는 영구화시키는 역할을 할지도 모릅니다.

멘토쉽

STEM 분야에서, 멘토의 지지와 격려는 그들의 학문 분야에서 경력을 계속 추구할지 말지에 대한 여성의 결정에 많은 차이를 만들 수 있습니다.[145][146]이것은 경력 초기에 많은 장애물에 직면할 수 있는 젊은 사람들에게 특히 해당될 수 있습니다.[6]이러한 젊은 사람들은 종종 도움과 지도를 위해 자신의 규율에 더 확고한 사람들을 바라보기 때문에, 잠재적인 멘토들의 대응력과 도움이 매우 중요합니다.떠오르는 많은 멘토 프로그램들이 있습니다.하지만, 많은 여성들이 다른 많은 문제들 중에서도 프로그램을 끝낼 수 없게 만드는 멘토들의 괴롭힘을 경험합니다.

2020년의 한 연구는 STEM 분야에서 일하고 있고 미국, 북동, 그리고 동부 캐나다에 살고 있는 여성들을 조사했습니다.[147]대부분의 여성들은 그들의 직장에서 멘토를 찾는 것이 복잡하다고 보고했고, 여성들의 3분의 1만이 공식적이든 비공식적이든 어떤 종류의 멘토를 가지고 있다고 말했습니다.[147]학교에 있는 동안, 참가자의 절반이 그들의 멘토가 될 교수를 찾을 수 있었습니다.그들은 멘토십이 학위를 마치는데 도움을 주었고 교육 영역에서 직장으로 그들을 안내해 주었다고 덧붙였습니다.[147]대다수의 여성들은 멘토십이 중요한 자원이며, 많은 사람들이 멘토십에 참여하고 싶어하지만, 그들의 업무 환경에 충분한 자원이나 기회가 없다는 것에 동의했습니다.[147]

지원부족

STEM의 여성들은 전문적인 회의에 초대받지 못했고, 여성에 대한 성적 차별적인 기준의 사용, 융통성 없는 근무 조건, 임신을 감추어야 한다는 인식된 필요성, 가족과 일의 균형을 맞추기 위한 투쟁으로 인해 떠날 수 있습니다.자녀를 둔 STEM 분야의 여성들은 육아가 필요하거나 장기 휴직을 해야 합니다.핵가족이 아이들을 돌볼 여유가 없을 때, 전형적으로 아이들과 함께 집에 있는 것을 포기하는 것은 엄마입니다.[148]이것은 부분적으로 여성들이 그들의 경력에서 통계적으로 적은 임금을 받기 때문입니다.남자는 돈을 더 많이 벌어서 남자는 일하러 가고 여자는 직장생활을 포기합니다.출산 휴가는 STEM 분야의 여성들이 직면하는 또 다른 문제입니다.미국의 경우 1993년 가족 및 의료 휴가법(Family and Medical Leave Act of 1993)에 따라 출산 휴가가 필요합니다.[149]FMLA는 신생아 또는 새로 입양된 아이의 엄마들에게 매년 12주의 무급 휴가를 요구합니다.이것은 산업화된 세계에서 가장 낮은 수준의 휴가 중 하나입니다.미국을 제외한 모든 선진국들은 엄마들에게 적어도 어느 정도 유급 휴가를 보장합니다.[150][151]새로운 엄마가 외부의 경제적 지원이나 저축이 없다면, 그들은 완전한 출산 휴가를 가질 수 없을 수도 있습니다.남성의 육아휴직을 허용하는 회사는 거의 없고 여성의 출산휴가보다 짧을 수도 있습니다.[152]

괴롭힘

1993년 뉴잉글랜드 저널 오브 메디슨(New England Journal of Medicine)은 여성 학생과 거주자의 4분의 3이 의료 훈련 중에 적어도 한 번은 괴롭힘을 당했다고 지적했습니다.[119]: 51 2020년 트라이베카 영화제 다큐멘터리 "과학자를 그리다"는 STEM 분야에서 여성들이 직면할 수 있는 심각한 성적, 신체적 괴롭힘에 대해 강조했습니다.그 영화에서 여성 과학자이자 스크립스 해양학 연구소의 부교수인 제인 윌렌브링은 그녀의 멘토 데이비드 R로부터 괴롭힘을 당한 방법을 공유했습니다. 현장 조사 중인 마천트.그녀는 많은 비하하는 이름으로 불렸고, 화장실을 이용할 때 괴롭힘을 당했고, 심지어 화산 모래 파편이 그녀의 눈에 날아가기도 했습니다.

역할 모델 부족

공학 및 과학 교육 분야에서 여성들은 비 재직 트랙 강사 및 강사직의 거의 50%를 차지했지만 1996년에는 재직 트랙 교수 또는 재직 트랙 교수직의 10%에 불과했습니다.또한 의과대학의 여성 학과장 수는 1976년부터 1996년까지 변하지 않았습니다.[153]게다가, 종신 재직권이나 종신 재직권을 따는 자리에 오른 여성들은 토큰 상태를 유지하는 것과 관련된 어려움에 직면할 수 있습니다.그들은 동료들의 지원이 부족할 수도 있고 동료들과 상사들의 적대감에 직면할 수도 있습니다.[154]연구에 따르면 여성의 관심 부족은 부분적으로 여성이 불균형적으로 반응하는 STEM 분야의 직원과 직장에 대한 고정관념에서 기인할 수 있다고 합니다.[155][156][157][158]

파이프라인의 클러스터링 및 누수

1980년대 초, Rossiter는 "영토적 분리" 혹은 직업적 분리의 개념을 제시했는데, 이것은 여성들이 특정한 학문 분야에서 "군집"한다는 개념입니다.[119]: 34 예를 들어 "여성들은 자연과학이나 공학보다는 인문사회과학 쪽에서 가르치고 연구를 할 가능성이 높다"[119]: 34 는 것인데, 대학생 여성의 대다수는 심리학, 교육학, 영어, 공연예술, 간호학 등의 전공을 선택하는 경향이 있습니다.[159]

Rossiter는 또한 STEM 분야의 낮은 여성 수에 대한 설명으로 "계층적 분리"를 사용했습니다.[clarification needed]그녀는 "위계적 분리"를 "권력과 위신의 사다리를 올라가면서" 여성의 수가 감소하는 것으로 설명합니다.[119]: 33 이것은 누출되는 STEM 파이프라인 개념과 관련이 있습니다.유출된 파이프라인에 대한 은유는 어떻게 여성들이 그들의 경력의 모든 단계에서 STEM 분야에서 탈락하는지를 묘사하기 위해 사용되어 왔습니다.미국에서는 고등학교 2,000명의 노인 중 1944년이 2014년 가을에 고등학교에 입학했습니다.[160]남학생과 여학생이 동등한 등록을 한다고 가정할 때, 60명의 남학생과 62명의 여학생은 "영재"로 간주됩니다.[161]20~24세 인구수와 비교하여 원년 여성 1000명 중 880명, 원년 남성 1000명 중 654명이 대학에 입학하게 됩니다(2014년).[162][163]1학년 때는 여자 330명과 남자 320명이 과학이나 공학을 공부하겠다는 의사를 표명할 것입니다.[164]이들 중 여성 142명과 남성 135명만이 실제로 이공계 학사 학위를 취득하고, 여성 7명과 남성 10명만이 이공계 박사 학위를 취득합니다.[162][165][162][166][62]

심리학적

관심부족

메타분석 결과 남성은 일을 더 좋아하고 여성은 사람들과 일하는 것을 더 선호하는 것으로 나타났습니다.관심사를 RIAESC 유형(현실적, 탐구적, 예술적, 사회적, 진취적, 관습적)으로 구분했을 때 남성은 현실적, 탐구적 관심사가, 여성은 예술적, 사회적, 관습적 관심사가 더 강한 것으로 나타났습니다.남성을 선호하는 성별 차이는 공학, 과학, 수학적 흥미의 더 구체적인 척도에서도 발견되었습니다.[167]

Seymour and Hewitt(1997)는 3년간의 인터뷰 연구에서 비 STEM 학문 전공자들이 더 나은 교육 선택권을 제공하고 그들의 관심사와 더 잘 일치한다는 인식이 여학생들이 STEM 영역에서 비 STEM 영역으로 전공을 전환하는 데 제공하는 가장 일반적인 이유(46%)라는 것을 발견했습니다.비 STEM 영역으로 전환한 두 번째로 많이 인용된 이유는 여성이 선택한 STEM 전공에 대한 흥미 상실로 보고되었습니다.또한 STEM 전공 여학생의 38%는 자신의 흥미에 더 적합할 수 있는 다른 학문 분야가 있다고 우려를 나타냈습니다.[168]Preston(2004)이 과학을 떠난 1,688명을 대상으로 실시한 설문조사에서도 여성의 30%가 "다른 분야가 더 흥미롭다"는 것을 그들의 퇴사 이유로 지지하는 것으로 나타났습니다.[169]

고급 수학 기술은 종종 여성들이 STEM 직업에 관심을 갖도록 이끌지 않습니다.캐나다 통계청의 조사에 따르면 수학적 능력이 높은 젊은 여성들도 STEM 분야에 들어갈 가능성이 비슷하거나 심지어 더 적은 능력을 가진 젊은 남성들보다 훨씬 적다고 합니다.[170]

2018년의 한 연구는 원래 성 평등이 높은 나라들이 과학, 기술, 공학 및 수학 분야에서 여성의 수가 적다고 주장했습니다.일부 논평가들은 이것이 더 진보적인 국가들에서 발생하는 성차의 증거라고 주장했습니다, 소위 성 평등 역설입니다.그러나 2019년 이 연구에 대한 수정은 저자들이 원래 주장된 "여성의 STEM 학위 비율" 측정과는 달리 STEM에서 더 높은 학위를 얻기 위해 여성과 남성의 "성향"을 측정하기 위해 이전에 공개되지 않고 검증되지 않은 방법을 만들었다고 설명했습니다.하버드 연구원들은 이 연구에서 보고된 데이터를 독립적으로 재현할 수 없었습니다.불일치를 발견한 연구자들의 후속 논문은 STEM 가설의 성평등 역설에 대한 개념적이고 경험적인 문제를 발견했습니다.[171][172][173][174][175][176][177][178]

자신감부족

A에 의하면.N. Pell, 그 파이프라인에는 초등학교부터 은퇴까지 여러 차례의 큰 누출이 있습니다.[153]가장 중요한 시기 중 하나는 청소년기입니다.여학생들의 자신감 부족의 원인 중 하나는 자격이 없거나 비효율적인 교사들일 수도 있습니다.학생들의 역량에 대한 교사들의 성별 인식은 불균형한 학습 환경을 조성하고 여학생들이 더 이상 STEM 교육을 추구하는 것을 단념시킬 수 있습니다.[179]그들은 또한 이런 틀에 박힌 믿음을 학생들에게 전할 수 있습니다.[180]학생과 교사의 상호작용이 여학생들의 STEM 참여에 영향을 미친다는 연구 결과도 나왔습니다.[181][182][80]선생님들은 종종 여학생들에게 규칙을 따르라고 말하면서 남학생들이 스스로 문제의 해결책을 알아낼 수 있는 더 많은 기회를 줍니다.[119]: 56 또한 선생님들은 여학생들에게 순서를 기다리라고 말하는 동안 남학생들의 질문을 받아들일 가능성이 더 높습니다.[153]이것은 부분적으로 남자 아이들은 활발할 것이지만 여자 아이들은 조용하고 순종적일 것이라는 성별의 기대 때문입니다.[154]1985년 이전에는 여자아이들이 남자아이들보다 실험실 기회가 적었습니다.[153]중고등학교에서는 과학, 수학, 기계, 컴퓨터 과목을 주로 남학생들이 수강하고 또한 남자 선생님들이 가르치는 경향이 있습니다.[183]STEM 분야에서의 기회의 부족은 수학과 과학 분야에서의 자존감 상실로 이어질 수 있고, 낮은 자존감은 사람들이 과학과 수학 분야에 진출하는 것을 막을 수 있습니다.[153]

한 연구는 여성들이 STEM 분야에 적합하지 않다고 믿기 때문에 STEM 분야를 멀리한다는 것을 발견했습니다. 그 연구는 여학생들이 더 많은 수학 수업에 참여하도록 장려함으로써 이것이 해결될 수 있다고 제안했습니다.[184]STEM 의도 학생 중 여성의 35%는 미적분학을 떠나는 이유가 내용에 대한 이해 부족 때문이라고 답했고, 남성은 14%만이 같은 답을 했습니다.[185]이 연구는 미적분학을 떠나는 이유의 차이가 실제 기술이 아닌 여성의 능력에 대한 낮은 자신감에서 발전하는 것으로 생각된다고 보고했습니다.이 연구는 여성과 남성이 자신의 능력에 대해 서로 다른 수준의 자신감을 가지고 있으며, 자신감이 STEM 분야에서 개인의 성과와 어떻게 관련이 있는지 계속 확인하고 있습니다.[185]수학 능력이 동등한 남녀에게 자신의 능력을 평가하게 했을 때, 여성은 훨씬 낮은 수준에서 자신의 능력을 평가할 것이라는 연구 결과가 나왔습니다.[186]수학에 대한 불안감을 줄이거나 자신감을 높이기 위한 목적을 가진 프로그램들은 여성들이 STEM 분야의 직업을 계속 추구하는데 긍정적인 영향을 줍니다.[187]자신감의 문제는 여성들이 STEM 분야에 진입하는 것조차 막을 수 있을 뿐만 아니라, 더 높은 기술을 가진 상급 과정의 여성들도 (본질적으로) 성공할 수 있는 선천적인 능력을 가지고 있지 않다는 고정관념에 더 강하게 영향을 받습니다.[188]이것은 현장에서 학생들을 걸러내기 위한 과정을 거쳤음에도 불구하고 여성들에게 자신감에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.만성적으로 수적으로 열세이고 과소평가되면 STEAM 분야의 많은 여성들이 보고하는 사기 증후군의 감정을 부채질할 수 있습니다.[189]

고정관념 위협

고정관념 위협은 자신의 행동이 자신의 집단 내에 대한 부정적인 고정관념을 확인할 것이라는 두려움에서 발생합니다.이러한 두려움은 추가적인 스트레스를 유발하여 귀중한 인지 자원을 소비하고 위협받는 영역에서 작업 수행 능력을 저하시킵니다.[190][191][192]개인은 자신이 속한 그룹에 대해 부정적인 고정관념이 있는 영역에서 평가될 때마다 고정관념 위협에 취약합니다.고정 관념의 위협은 수학과 과학에서 여성과 소녀들의 학업 성적을 약화시키고, 이것은 학업 성취도의 표준적인 측정에 의해 이 과목들의 능력을 과소평가하게 만듭니다.[193][131]특정 영역(예: 수학)과 강하게 동일시하는 사람들은 해당 영역과 덜 강하게 동일시하는 사람들보다 해당 영역에서의 수행이 고정관념 위협에 의해 방해를 받을 가능성이 더 높습니다.[192]이것은 부정적으로 정형화된 집단의 의욕적인 학생들조차도 정형화된 위협에 의해 악영향을 받을 가능성이 있고 따라서 정형화된 영역에서 벗어날 수 있다는 것을 의미합니다.[192]수학과 과학에서의 소녀들의 능력에 대한 부정적인 고정관념은 STEM 경력을 추구하는 것에 대한 그들의 관심뿐만 아니라 수학과 과학 과정에서의 그들의 성과를 급격하게 떨어트릴 수 있습니다.[194]학생들이 특정 수학 시험에서 성별 차이가 없다는 말을 들으면 성적의 성별 차이가 사라진다는 연구 결과가 나왔습니다.[193]이는 학습 환경이 강좌의 성공에 크게 영향을 미칠 수 있음을 의미합니다.

고정관념의 위협은 이론적인 근거로 비판되어 왔습니다.[195][196]실험적 증거를 복제하려는 여러 시도가 실패했습니다.[196][197][198][199]이 개념을 지지하는 연구 결과는 출판 편향의 산물로 제시되고 있습니다.[199][200]

STEM 관련 분야를 전공하던 여성들에게 고정관념 위협과 수학 식별이 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 알아보기 위한 연구가[188] 수행되었습니다.수학에서 고정관념이 수행에 미치는 영향을 테스트하기 위해 고안된 세 가지 다른 상황이 있었습니다.한 집단의 여성들은 남성들이 그들이 치르려고 했던 동일한 미적분 시험에서 이전에 여성들을 능가했다는 것을 들었습니다.다음 그룹은 남성과 여성이 같은 수준의 공연을 했다고 들었습니다.마지막 그룹은 남자들이 어떻게 행동했는지에 대해 아무것도 듣지 못했고 시험을 보기 전에 성별에 대한 언급도 없었습니다.이러한 상황에서 성별에 대한 언급이 없을 때 여성들은 최고의 점수를 받았습니다.최악의 점수는 여성이 남성이 여성보다 더 잘했다는 말을 들은 상황에서 나왔습니다.여성들이 남성이 지배하는 STEM 분야를 추구하기 위해서는 이전의 연구는 그들이 수학/과학 능력에 더 많은 자신감을 가져야 한다는 것을 보여줍니다.[185]

타고난 기술 대 배운 기술

일부 연구는 STEM 분야(특히 물리학, 수학, 철학과 같은 분야)가 선생님과 학생 모두에게 배울 수 있는 기술보다 더 많은 선천적인 재능을 요구하는 것으로 간주된다는 설명을 제안합니다.[201]여성이 선천적으로 필요한 능력이 더 적은 것으로 여기는 경향과 결합하여, 연구원들은 이것이 여성을 STEM 자리에 덜 적합한 것으로 평가하는 결과를 가져올 수 있다고 제안했습니다.Ellis, Fosdick and Rasmussen에 의해 시행된 한 연구에서, 미적분학에서 강한 기술이 없으면, 여성들은 STEM의 어떤 분야에서도 남성의 상대방만큼 잘 수행할 수 없고, 이것은 이 분야에서 경력을 추구하는 여성들의 수를 줄이게 한다는 결론을 내렸습니다.[185]STEM에서 직업을 추구하는 여성의 높은 비율은 STEM 경로에서 학생들을 제거하는 수업으로 밝혀진 미적분 I을 수강한 후 이 경로를 계속하지 않습니다.[185]

STEM에서 선천적인 능력과 성공에 대한 몇 가지 논란의 여지가 있는 진술이 있었습니다.몇 가지 주목할 만한 예로는 고급 위치에서의 인지 능력이 인구 차이를 유발할 수 있다고 제안한 하버드 대학의 전 총장 로렌스 서머스가 있습니다.서머스는 나중에 대통령직에서 물러났습니다.[202]전 구글 엔지니어 제임스 다모어(James Damore)는 구글의 이데올로기 에코 챔버(Ideal Echo Chamber)라는 제목의 메모를 작성하여 남성과 여성 간의 특성 분포의 차이가 STEM의 성 불균형의 원인임을 시사했습니다.그 메모에는 격차를 줄이기 위한 긍정적인 조치가 높은 자격을 갖춘 남성 후보자들을 차별할 수 있다고 적혀 있었습니다.[203]다모어는 이 메모를 보냈다는 이유로 해고당했습니다.

비교우위

두 명의 파리 경제학자의 2019년 연구에 따르면 STEM 분야에서 여성의 과소 대표성은 비교 우위의 결과일 수 있으며, 이는 여학생의 수학 시험 성적이 10% 낮은 것이 아니라 훨씬 우수한 읽기 능력의 결과일 수 있으며, 이는 그들의 수학 성적과 함께 볼 때 거의 1개의 표준 편차 내기를 초래합니다.남자 아이들보다 전반적인 성적이 우수한데, 이것은 여자 아이들이 수학과 관련된 과목보다 인문학과 관련된 과목을 공부할 가능성을 더 높이도록 이론화된 것입니다.[204][205]

그러나 현재의 성별 격차는 전반적으로 경제적으로 비효율적인 것으로 널리 여겨지고 있습니다.[206]

여성의 대표성 증대를 위한 전략

Texas A&M University의 CMS Girls Engineering Camp; Commerce 2015년 6월

STEM 경력에서 여성의 낮은 대표성을 설명할 수 있는 많은 요인들이 있습니다.[207]여성 최초로 미 국무부 정책기획국장을 역임한 앤 마리 슬로터는 최근 기업과 정치 환경에 여성들이 맡은 많은 역할과 책임을 최선을 다해 수행할 수 있도록 지원하기 위한 몇 가지 전략을 제안했습니다.[208][209]여성들을 위한 학업과 연구 환경은 일과 삶의 균형을 유지하면서 여성들이 우수하도록 돕기 위해 그녀가 제안한 몇몇 사항들을 적용함으로써 혜택을 받을 수 있습니다.

사회-심리적 개입

많은 연구자들이 여성들의 수학과 과학 기술이 평가되는 상황에서 여성들의 고정관념 위협을 완화시키기 위한 개입을 테스트했습니다.[210]고정관념의 위협과 싸움으로써, 이러한 개입이 여성의 성과를 높이고, 더 많은 여성들이 STEM 경력을 지속하도록 장려할 것이라는 희망입니다.

한 가지 간단한 개입은 고정관념 위협의 존재에 대해 개인에게 교육하는 것입니다.연구원들은 고정관념 위협에 대해 배운 여성들이 고정관념 위협이 유도되었을 때에도 수학 시험에서 남성들보다 더 좋은 성적을 냈다는 것을 발견했습니다.이 여성들은 또한 수학 시험을 치르기 전에 고정관념의 위협에 대해 배우지 못한 여성들보다 더 잘 수행했습니다.[211]

롤모델

고정관념 위협을 완화하기 위해 제안된 방법 중 하나는 역할 모델을 도입하는 것입니다.한 연구는 여성 실험자가 시행한 수학 시험을 본 여성들이 남성 실험자가 시행한 시험을 본 여성들과 비교했을 때 성적이 떨어지지 않는다는 것을 발견했습니다.[212]게다가, 이 연구원들은 고정관념의 위협으로부터 참가자들을 완충시킨 것은 여성 실험자의 신체적인 존재가 아니라 오히려 그녀의 수학에서의 명백한 능력에 대해 배운다는 것을 발견했습니다.[212]또 다른 연구의 결과는 역할 모델이 반드시 권위나 높은 지위를 가진 사람일 필요는 없으며, 동료 집단에서 추출될 수도 있음을 시사합니다.이 연구는 동성 그룹에 속한 여학생들이 혼성 그룹에 속한 여학생들보다 수학 능력을 측정하는 과제를 더 잘 수행했다는 것을 알아냈습니다.[213]이것은 동성 그룹에 속한 여학생들이 혼성 그룹에 속한 여학생들보다 수학에 탁월한 여자 동급생들의 형태로 긍정적인 역할 모델에 더 많이 접근할 수 있기 때문입니다.[213]마찬가지로, 또 다른 실험은 그룹 성취를 현저하게 하는 것이 고정관념의 위협으로부터 여성을 완충하는 데 도움이 된다는 것을 보여주었습니다.성공한 여성에 대해 읽은 여성 참가자들은 이러한 성공이 수학에서의 성과와 직접적인 관련이 없음에도 불구하고 성공한 여성보다 성공한 기업에 대해 읽은 참가자들보다 이후 수학 시험에서 더 좋은 성적을 보였습니다.[214]과학 성과에 대한 교과서 이미지의 역할을 조사한 연구에 따르면, 여성들은 텍스트가 고정관념 이미지를 동반할 때(즉, 남성 과학자의)보다 반정형 이미지를 동반할 때(즉, 여성 과학자의) 화학 수업의 한 구절을 더 잘 이해한다는 것을 보여주었습니다.[127]다른 학자들은 STEM 분야에서 여성의 참여를 증가시키는 데 있어 채용과 유지의 과제를 구분합니다.이 연구원들은 여성과 남성 역할 모델 모두 STEM 분야에 여성을 모집하는데 효과적일 수 있지만, 여성 역할 모델은 이러한 분야에서 여성의 유지를 촉진하는데 더 효과적이라고 제안합니다.[215]여자 선생님들은 어린 소녀들의 본보기가 될 수도 있습니다.보고서들은 여교사의 존재가 여학생들의 STEM에 대한 인식에 긍정적인 영향을 미치고 STEM 직업에 대한 관심을 높인다는 것을 보여주었습니다.[80][216]

자기확신

연구자들은 고정관념의 위협을 완화시키는데 있어서 자기확신의 유용성을 조사했습니다.한 연구는 고정관념 위협을 경험하기 전에 개인적 가치를 확인한 여성들이 남성과 고정관념 위협을 경험하지 않은 여성들처럼 수학 시험에서도 잘 수행했다는 것을 발견했습니다.[217]후속 연구는 물리학 입문 과정에 등록한 대학생들이 자신의 가장 중요한 가치에 대해 쓴 짧은 글쓰기 연습이 성별 성과 격차를 상당히 감소시키고 여성의 성적을 향상시켰다는 것을 발견했습니다.[218]학자들은 그러한 가치 확인 운동의 효과는 해로운 고정관념의 렌즈를 통해서라기보다는 개인이 자신을 복잡한 개인으로 보도록 돕는 능력이라고 믿습니다.이 가설을 뒷받침하는 또 다른 연구는 노드가 많은 자아 개념도를 그리도록 권장된 여성들이 수학 시험에서 성능 저하를 겪지 않는다는 것을 발견했습니다.[219]하지만, 자아 개념 지도를 그리지 않거나 몇 개의 마디로 지도를 그렸을 뿐인 여성들은 수학 시험에서 남성들보다 훨씬 더 나쁜 성적을 보였습니다.[219]많은 노드가 있는 이 지도들의 효과는 여성들이 수학 시험에서 그들의 성적과 무관하고 따라서 피해를 받지 않는 그들의 "복수의 역할과 정체성"을 상기시켜주는 것이었습니다.[219]

A list of methods that can increase women's and girls interest and engagement with STEM fields and careers.
STEM에 대한 여성과 소녀들의 관심을 높이기 위한 전략

조직적 노력

STEM 분야의 여성 등록률을 높이기 위해 연구원들은 STEM이 초등학교와 중학교에서 발생해야 한다고 믿고 있습니다.[220]유치원별로 성별 차이가 뚜렷하고, 많은 아이들이 수학과 진로에 대한 태도를 기릅니다.[221]고등학생과 중학생을 대상으로 한 연구에 의하면, 과학과 수학 시험 점수에 성별 차이가 있다는 증거가 있다고 합니다.[222]성 격차를 줄이는 또 다른 방법은 학교와 분리된 공동체와 기회를 만드는 것입니다.[223]예를 들어, STEM 프로그램을 위해 거주 프로그램, 여자 대학, 고등학교와 대학 간의 제휴를 만드는 것은 성별 격차를 없애는 데 도움이 될 것입니다.[224]그 연구는 STEM의 성별 차이가 여성의 경력 향상을 해치는 지지적이지 않은 문화 때문일 수도 있다는 것을 보여주었습니다.따라서 미국 전역의 여성들은 종신 교수직과 지도자직에서 과소 대표되고 있습니다.

Girls Who Code, StemBox,[225] Stanford의 Women in Data Science Initiative와 같은 단체들은 여성과 소녀들이 남성이 지배하는 STEM 분야를 탐험하도록 장려하는 것을 목표로 합니다.이러한 기관들 중 많은 곳이 STEM 분야에 관심이 있는 소녀들에게 여름 프로그램과 장학금을 제공합니다.

미국 정부는 비슷한 노력에 자금을 지원했습니다. 미 국무부의 교육문화국은 테크걸즈와 테크우먼을 만들어 중동과 북아프리카 소녀들에게 STEM 분야에서 가치 있는 기술을 가르치고 STEM 경력을 추구하도록 장려하는 프로그램을 만들었습니다.[226]유네스코, 코스타리카 영부인, 메르세데스 페냐스 도밍고, 질 바이든이 주도하는 TeachHer Initiative도 있는데, 이는 STEAM 교육과정과 경력에서 성별 차이를 줄이는 것을 목표로 합니다.이 계획은 또한 여학생들을 위한 방과후 활동과 동아리의 중요성을 강조합니다.[80]그것이 2019년에 델 테크놀로지스마이크로소프트, 인텔과 협력하여 미국과 캐나다 전역에서 어린 소녀들을 위한 방과 후 프로그램을 만들었고 Girls Who Game (GWG)라고 불리는 서비스가 부족한 K-12 학생들을 위한 프로그램을 만든 이유입니다.[227]이 프로그램은 마인크래프트: 에듀케이션 에디션을 소녀들에게 의사소통, 협업, 창의력, 비판적 사고 기술을 가르치기 위한 도구로 사용합니다.

현재 STEM 분야에서 여성의 참여를 늘리기 위한 캠페인으로는 영국의 GlamSci[228]Verizon의 #Inspire가 있습니다.Her Mind 프로젝트.[229][230]오바마 행정부 시절 미국 과학기술정책국(Office of Science and Technology Policy)은 백악관 여성·소녀위원회와 협력하여 '혁신을 위한[231] 교육(Educate to Innovation)' 캠페인과 함께 STEM 분야의 여성·소녀 참여를 확대했습니다.[232]

2019년 8월, 시드니 공과대학은 여성 혹은 장기적인 교육적 불이익이 있는 누구나 공학정보기술학부에 지원하고, 설계, 건축, 건축학부의 건설 프로젝트 관리 학위를 신청한다고 발표했습니다.다른 학생들이 요구하는 것보다 10점 낮은 호주 고등 입학 순위를 가지는 것이 요구될 것입니다.[233]

FIRST(For Inspiration and Recognition of Science and Technology)와 같은 프로그램은 컴퓨터 과학의 성별 격차를 없애기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다.[234]FIRST는 유치원부터 고등학교까지의 학생들을 위한 로봇 및 연구 플랫폼입니다.[234]프로그램의 활동과 대회는 대개 현재의 STEM 문제에 관한 것입니다.[234]이 보고서에 따르면, 대학에 입학하는 남성의 약 13.7 퍼센트와 여성의 약 2.6 퍼센트가 공학을 전공하기를 희망한다고 합니다.[234]대조적으로, FIRST 프로그램에 참여한 남성의 67%와 여성의 47%는 공학을 전공하는 경향이 있습니다.[234]

참고 항목

  • 과학계 여성 연표
  • 참고문헌

    메모들

    1. ^ Kasuga, Reichi (1970). "Enlightement in Our Delusive Life". JOURNAL OF INDIAN AND BUDDHIST STUDIES (INDOGAKU BUKKYOGAKU KENKYU). 19 (1): 379–383. doi:10.4259/ibk.19.379. ISSN 1884-0051.
    2. ^ Gurer, Denise and Camp, Tracy (2001).컴퓨터 과학 분야의 여성들을 위한 놀라운 수축 파이프라인을 조사하고 있습니다. 최종 보고서 – NSF 프로젝트 98 2016.Wayback Machine에서 2011-09-02 보관
    3. ^ Ceci, S.J.; Williams, W.M. (2010). "Sex Differences in Math-Intensive fields". Current Directions in Psychological Science. 19 (5): 275–279. doi:10.1177/0963721410383241. PMC 2997703. PMID 21152367.
    4. ^ a b Ceci, S.J.; Williams, W.M.; Barnett, S.M. (2009). "Women's underrepresentation in science: Sociocultural and biological considerations". Psychological Bulletin. 135 (2): 218–261. CiteSeerX 10.1.1.556.4001. doi:10.1037/a0014412. PMID 19254079.
    5. ^ Diekman, A.B.; Brown, E.R.; Johnston, A.M.; Clark, E.K. (2010). "Seeking Congruity Between Goals and Roles". Psychological Science. 21 (8): 1051–1057. doi:10.1177/0956797610377342. PMID 20631322. S2CID 27328046.
    6. ^ a b Griffith, A.L. (2010). "Persistence of women and minorities in STEM field majors: Is it the school that matters?". Economics of Education Review. 29 (6): 911–922. CiteSeerX 10.1.1.688.3972. doi:10.1016/j.econedurev.2010.06.010.
    7. ^ "Women in Science". Science Museum (London). Science Museum Group. Retrieved 30 March 2023.
    8. ^ Mohney, Denise (1991). The Limitations of Women in Science at Six Midwestern Colleges due to the Adherence to Conceptions of Gender Differences Between the Sexes in the Years of 1880 through 1940 (PDF). Illinois Wesleyan University. Retrieved 30 March 2023.
    9. ^ Bonhomme, Edna. "Women in science should be the norm, not the exception". www.aljazeera.com. Retrieved 30 March 2023.
    10. ^ "Mission". www.lostwomenofscience.org. Lost women of science. Retrieved 29 March 2023.
    11. ^ Magazine, Smithsonian; Dominus, Susan. "Women Scientists Were Written Out of History. It's Margaret Rossiter's Lifelong Mission to Fix That". Smithsonian Magazine.
    12. ^ Law, Fidelia; McGuire, Luke; Winterbottom, Mark; Rutland, Adam (10 May 2021). "Children's Gender Stereotypes in STEM Following a One-Shot Growth Mindset Intervention in a Science Museum". Frontiers in Psychology. 12: 641695. doi:10.3389/fpsyg.2021.641695. PMC 8141795. PMID 34040559.
    13. ^ Williams, Joan C. (24 March 2015). "The 5 Biases Pushing Women Out of STEM". Harvard Business Review.
    14. ^ Korol, Karen J. Morenz (22 February 2019). "Is it really just sexism? An alternative argument for why women leave STEM". Medium.
    15. ^ Coenen, Johan; Borghans, Lex; Diris, Ron (1 June 2021). "Personality traits, preferences and educational choices: A focus on STEM". Journal of Economic Psychology. 84: 102361. doi:10.1016/j.joep.2021.102361. S2CID 233706947.
    16. ^ Russo, Daniel; Stol, Klaas-Jan (March 2022). "Gender Differences in Personality Traits of Software Engineers". IEEE Transactions on Software Engineering. 48 (3): 819–834. doi:10.1109/TSE.2020.3003413. S2CID 220524331.
    17. ^ Stewart-Williams, Steve; Halsey, Lewis G (January 2021). "Men, women and STEM: Why the differences and what should be done?". European Journal of Personality. 35 (1): 3–39. doi:10.1177/0890207020962326. S2CID 225383797.
    18. ^ Su, Rong; Rounds, James (25 February 2015). "All STEM fields are not created equal: People and things interests explain gender disparities across STEM fields". Frontiers in Psychology. 6: 189. doi:10.3389/fpsyg.2015.00189. PMC 4340183. PMID 25762964.
    19. ^ Tourne, Isabelle. "The women scientists forgotten by history". phys.org.
    20. ^ "Mission". www.lostwomenofscience.org. Lost women of science. Retrieved 29 March 2023.
    21. ^ Magazine, Smithsonian; Dominus, Susan. "Women Scientists Were Written Out of History. It's Margaret Rossiter's Lifelong Mission to Fix That". Smithsonian Magazine.
    22. ^ Halinen, Judith. "STEM, Description, Development, & Facts". www.britannica.com. Britannica. Retrieved 29 March 2023.
    23. ^ DeckerMed Medicine: Cardiovascular Medicine. Decker Medicine. doi:10.2310/7900.
    24. ^ ISRN Botany. Hindawi Limited. doi:10.1155/2753.
    25. ^ "Psychology as Protoscience", Beyond Behaviorism, Routledge, pp. 1–7, 2016-07-15, doi:10.4324/9781315630601-1, ISBN 978-1-315-63060-1
    26. ^ "Acknowledgment to the Reviewers of Astronomy in 2022". Astronomy. 2 (1): 14–14. 2023-01-16. doi:10.3390/astronomy2010002. ISSN 2674-0346.
    27. ^ Algebra. Hindawi Limited. doi:10.1155/5708.
    28. ^ Geometry. Hindawi Limited. doi:10.1155/7958.
    29. ^ "Archaeology and monasteries". Medieval Monasteries. 1992. doi:10.5040/9781472599452.ch-002.
    30. ^ Borker, Hem (2018-08-23), "Introduction", Madrasas and the Making of Islamic Womanhood, Oxford University Press, pp. 1–26, doi:10.1093/oso/9780199484225.003.0001
    31. ^ Carlton, Genevieve. "A History of Women in Higher Education BestColleges". www.bestcolleges.com. bestcolleges.com. Retrieved 14 April 2023.
    32. ^ "Timeline: 100 years of women's history at Oxford - University of Oxford". www.ox.ac.uk. Oxford University. Retrieved 29 March 2023.
    33. ^ Peterson, Elizabeth (19 March 2014). "Who Invented the Steam Engine?". livescience.com. Retrieved 30 March 2023.
    34. ^ Taylor, Barilla. "The Role of Women in the Industrial Revolution Tsongas Industrial History Center UMass Lowell". www.uml.edu. Tsongas Industrial History Center. Retrieved 30 March 2023.
    35. ^ Wexler, Kara (25 October 2022). "Women Known as 'Computers'". The Franklin Institute. Retrieved 18 April 2023.
    36. ^ Grier, David Alan (March 1, 2001). "Human Computers: The First Pioneers of the Information Age". Endeavour. 25 (1): 28–32. doi:10.1016/S0160-9327(00)01338-7. PMID 11314458.
    37. ^ Grier, David Alan (2005). When Computers Were Human. Princeton University Press. ISBN 978-0-691-09157-0. Archived from the original on August 21, 2006. Retrieved January 24, 2006.
    38. ^ "Women Are Nearly Half of U.S. Workforce but Only 27% of STEM Workers". Census.gov. US Census Bureau. Retrieved 14 April 2023.
    39. ^ "Women build strength in numbers". Nature Biotechnology. 41 (3): 301. March 2023. doi:10.1038/s41587-023-01727-6. PMID 36890200. S2CID 257424995.
    40. ^ a b c Catherine André/VoxEurop/EDJNet; Marzia Bona/OBC Transeuropa/EDJNet (19 April 2018). "The ICT sector is booming. But are women missing out?". Retrieved 27 August 2018.
    41. ^ a b Hanson, Sandra L. (1996). Lost talent: women in the sciences. Temple University Press. ISBN 1-56639-446-5. LCCN 96000219. OCLC 502980705. OL 964000M.
    42. ^ "Childhood Studies and Leisure Studies", Childhood Studies, Oxford University Press, 2022-06-27, doi:10.1093/obo/9780199791231-0258
    43. ^ Pajares, F (1996). "Self-efficacy beliefs and mathematical problem-solving of gifted students". Contemporary Educational Psychology. 21 (4): 325–44. doi:10.1006/ceps.1996.0025. PMID 8979868.
    44. ^ Fields, S.R. (1970-01-01). Technological Forecasting (Report). Office of Scientific and Technical Information (OSTI). doi:10.2172/4106111.
    45. ^ "Spatial Economic Analysis". Spatial Economic Analysis. 13 (4): 490–490. 2018-10-02. doi:10.1080/17421772.2018.1529021. ISSN 1742-1772.
    46. ^ Hill, Catherine (2010). Why so few?: women in science, technology, engineering, and mathematics. AAUW. ISBN 978-1-879922-40-2. LCCN 2010901076. OCLC 607105042. OL 24417287M.
    47. ^ Sorby, S. A. (2009). "Educational research in developing 3-D spatial skills for engineering students". International Journal of Science Education. 31 (3): 459–80. Bibcode:2009IJSEd..31..459S. doi:10.1080/09500690802595839. S2CID 145061861.
    48. ^ Bartolomé, Raquel Pérez (2017-01-31). "Solid GEAR collaborates with STEM talent girl". Solid GEAR. Retrieved 2020-02-29.
    49. ^ Setiawan, Reina; Budiharto, Widodo; Kartowisastro, Iman Herwidiana; Prabowo, Harjanto (2019-07-30). "Enhancing Focus Topic Findings of Discussion Forum through Corpus Classifier Algorithm". International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE). 8 (2): 1521–1530. doi:10.35940/ijrte.b2166.078219. ISSN 2277-3878.
    50. ^ Building and civil engineering. Vocabulary, BSI British Standards, doi:10.3403/30087604u
    51. ^ "Systems Biology", Evolutionary Biology, Oxford University Press, 2014-01-13, doi:10.1093/obo/9780199941728-0010
    52. ^ Sabchevski, Svilen; Glyavin, Mikhail (2020-08-21). "Gyrotrons". doi:10.32545/encyclopedia202008.0008.v2.
    53. ^ 고등교육연구소, 교육정보학 대학원, 미국 신입생: 1996년 가을의 국가규범, 캘리포니아 대학교, 로스앤젤레스, 1996.
    54. ^ "Managing Life Science Innovation", Financing Life Science Innovation, Palgrave Macmillan, doi:10.1057/9781137392480.0013
    55. ^ Tapping all our talents: women in science, technology, engineering and mathematics: a strategy for Scotland. Edinburgh: Royal Society of Edinburgh. 2012. ISBN 978-0-902198-66-1. OCLC 809077782.
    56. ^ Blotnicky, Karen A.; Franz-Odendaal, Tamara; French, Frederick; Joy, Phillip (2018-05-16). "A study of the correlation between STEM career knowledge, mathematics self-efficacy, career interests, and career activities on the likelihood of pursuing a STEM career among middle school students". International Journal of STEM Education. 5 (1). doi:10.1186/s40594-018-0118-3. ISSN 2196-7822.
    57. ^ EIGE (2017). Economic Benefits of Gender Equality in the EU: How Gender Equality in STEM Education Leads to Economic Growth. Vilnius: European Institute for Gender Equality. doi:10.2839/652355. ISBN 9789294937421.
    58. ^ Wekke, Ismail Suardi (2022-07-08). "Indonesia and Saudi STEM Education". STEM Education. doi:10.21428/fb9a0b75.45460d26.
    59. ^ 미국과학재단, 여성, 소수자 및 이공계 장애인: 1996, 워싱턴 D.C.: 1996, 부록 표 5-8
    60. ^ "Women in STEM in Australia" (PDF). Professionals Australia.
    61. ^ a b c d Moss-Racusin, C.A.; Dovidio, J.F.; Brescoll, V.L.; Graham, M.; Handelsman, J. (2012). "Science faculty's subtle gender biases favor male students". Proceedings of the National Academy of Sciences. 109 (41): 16474–16479. Bibcode:2012PNAS..10916474M. doi:10.1073/pnas.1211286109. PMC 3478626. PMID 22988126.
    62. ^ a b "TABLE 7-3. Doctoral degrees awarded to men, by field: 2004–14". National Science Foundation. Retrieved 19 Nov 2017.
    63. ^ "Table 318.30. Bachelor's, master's, and doctor's degrees conferred by postsecondary institutions, by sex of student and discipline division: 2014–15". National Center for Education Statistics. Retrieved 25 Nov 2017.
    64. ^ Dee, Thomas S (2007). "Teachers and the Gender Gaps in Student Achievement" (PDF). The Journal of Human Resources. 42 (3): 528–554. doi:10.3368/jhr.XLII.3.528. JSTOR 40057317. S2CID 17877174.
    65. ^ a b c d e f g Han'guk Yŏsŏng Kaebarwŏn; Unesco; Asia and Pacific Regional Bureau for Education (2015). A complex formula: girls and women in science, technology, engineering and mathematics in Asia (PDF). Paris: UNESCO. ISBN 978-92-9223-503-1. OCLC 954009486.
    66. ^ Publications Office of the European Union (2013-03-25). She figures 2012: gender in research and innovation: statistics and indicators. Publications Office. doi:10.2777/38520. ISBN 9789279276422. Retrieved 2020-02-29 – via op.europa.eu.
    67. ^ "Women in Science and Technology in Asia". The InterAcademy Partnership. AASSA, Gyeonggi-Do. 1 September 2015. Archived from the original on 31 July 2016. Retrieved 29 October 2016.
    68. ^ a b c d e Bello; Blowers; Schneegans; Straza (10 February 2021). To be smart, the digital revolution will need to be inclusive. Paris: UNESCO. ISBN 978-92-3-100450-6.
    69. ^ a b Koblitz, Ann Hibner (June 2016). "Life in the Fast Lane". Bulletin of Science, Technology & Society. 36 (2): 107–117. doi:10.1177/0270467616658745. ISSN 0270-4676. S2CID 147837196.
    70. ^ Ann Hibner Koblitz (2002). "Mathematics and gender: Some cross-cultural observations". In Hanna, G. (ed.). Towards gender equity in mathematics education: an ICMI study. Kluwer Academic. p. 99. ISBN 0-306-47205-8. OCLC 50322142.
    71. ^ 아프리카 기술 분야 여성들을 위한 평등한 경기장 조성, Unsouthsouth.org , 2019년 2월 1일
    72. ^ a b "Women in Science" (PDF). UNESCO.
    73. ^ a b c "Closing the gender gap in STEM" (PDF). UNESCO.
    74. ^ Stoet, Gijsbert; Bailey, Drew H.; Moore, Alex M.; Geary, David C. (2016-04-21). "Countries with Higher Levels of Gender Equality Show Larger National Sex Differences in Mathematics Anxiety and Relatively Lower Parental Mathematics Valuation for Girls". PLOS ONE. 11 (4): e0153857. Bibcode:2016PLoSO..1153857S. doi:10.1371/journal.pone.0153857. ISSN 1932-6203. PMC 4839696. PMID 27100631.
    75. ^ Jana Rodriguez Hertz, 라틴 아메리카와 카리브해의 과학 분야 여성 홍보, Anglejournal.com , 2018년 10월 1일
    76. ^ a b Salerno, Patricia E.; Páez-Vacas, Mónica; Guayasamin, Juan M.; Stynoski, Jennifer L. (2019-06-19). "Male principal investigators (almost) don't publish with women in ecology and zoology". PLOS ONE. 14 (6): e0218598. Bibcode:2019PLoSO..1418598S. doi:10.1371/journal.pone.0218598. PMC 6583967. PMID 31216351.
    77. ^ a b c Lobato de Magalhães, Tatiana (2018-07-01). "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. ^ a b c 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. ^ European Commission. Directorate General for Research Innovation (2016). She Figures 2015 (PDF) (Report). European Commission. doi:10.2777/744106. ISBN 978-92-79-48375-2. Retrieved 28 August 2018.
    80. ^ a b c d e "Cracking the code: girls' and women's education in science, technology, engineering and mathematics (STEM)" (PDF). www.unesco.org. Retrieved 28 April 2018.
    81. ^ "More women in the Digital sector: a key to Europe's successful digital future". Digital Single Market. European Commission. 6 March 2018. Retrieved 27 August 2018.
    82. ^ "Table 9-9. Employment status of scientists and engineers, by age, sex, ethnicity, race, and disability status". National Science Foundation. 2015. Retrieved 19 Nov 2017.
    83. ^ a b Beede, David N.; Julian, Tiffany A.; Langdon, David; McKittrick, George; Khan, Beethika; Doms, Mark E. (2011). "Women in STEM: A Gender Gap to Innovation" (PDF). Economics and Statistics Administration Issue Brief (4–11). doi:10.2139/ssrn.1964782. S2CID 151118426. SSRN 1964782. Archived from the original (PDF) on 2020-02-20.
    84. ^ a b "Report - S&E Indicators 2018 Chapter 3: Science and Engineering Workforce". nsf.gov. Retrieved 2020-02-29.
    85. ^ Sterling, Adina D.; Thompson, Marissa E.; Wang, Shiya; Kusimo, Abisola; Gilmartin, Shannon; Sheppard, Sheri (December 2020). "The confidence gap predicts the gender pay gap among STEM graduates". Proceedings of the National Academy of Sciences. 117 (48): 30303–30308. Bibcode:2020PNAS..11730303S. doi:10.1073/pnas.2010269117. ISSN 0027-8424. PMC 7720106. PMID 33199594.
    86. ^ a b c "Number of persons 25 to 34 years old and percentage with a bachelor's or higher degree, by undergraduate field of study, sex, race/ethnicity, and U.S. nativity and citizenship status: 2019". National Center for Education Statistics. December 2015. Retrieved 18 Nov 2017.
    87. ^ Towns, Marcy (Spring 2010). "Where Are the Women of Color? Data on African American, Hispanic, and Native American Faculty in STEM" (PDF). National Science Teachers Association. Archived from the original (PDF) on 2017-04-22. Retrieved 2017-04-21.
    88. ^ Williams, Wendy M.; Ceci, Stephen J. (2015). "National hiring experiments reveal 2:1 faculty preference for women on STEM tenure track". Proceedings of the National Academy of Sciences. 112 (17): 5360–5365. Bibcode:2015PNAS..112.5360W. doi:10.1073/pnas.1418878112. ISSN 0027-8424. PMC 4418903. PMID 25870272.
    89. ^ Jackson, Kimberly M. (Spring 2014). "Realigning the Crooked Room: Spelman Claims a Space for African American Women in STEM". Peer Review. 16 (2): 9–12. PMC 4280840. PMID 25558184.
    90. ^ Latinas-In-Tech Movement, Newtechmag.net , 2019년 1월 23일
    91. ^ Cecilia Corral, 50명의 Latina Tech Founders The Stats, Medium.com , 2018년 5월 3일
    92. ^ Wall, Katherine (2019). "Persistence and representation of women in STEM programs". Statistics Canada.
    93. ^ "Unlocking the brilliance: author provides insights on how to inspire young women to join the high tech industry". link.galegroup.com. Retrieved 2018-03-18.
    94. ^ Hango, Darcy (18 Dec 2013), Gender differences in science, technology, engineering, mathematics and computer science (STEM) programs at university, Statistics Canada/Statistique Canada, retrieved 18 March 2018
    95. ^ "About Us". Women in STEMM Australia. 2014-04-28. Retrieved 2020-02-29.
    96. ^ "About STEM Women". STEM Women. Retrieved 2020-02-29.
    97. ^ "FAQs". Science in Australia Gender Equity (SAGE). 2018-05-22. Retrieved 2020-02-29.
    98. ^ Barkatsas, Tasos; Carr, Nicky; Cooper, Grant (2018-10-22), "Introduction: stem Education: An Emerging Field of Inquiry", STEM Education: An Emerging Field of Inquiry, BRILL, pp. 1–8, doi:10.1163/9789004391413_001, ISBN 978-90-04-39141-3
    99. ^ Aristotle (1936-01-01), "Physics", Aristotle's Physics, Oxford University Press, doi:10.1093/oseo/instance.00262292
    100. ^ Sudakov, K.V., ed. (2022), "Normal physiology", Normal physiology, OOO «GEOTAR-Media» Publishing Group, pp. 1–728, doi:10.33029/9704-7312-2-nph-2022-1-728
    101. ^ DeckerMed Medicine: Cardiovascular Medicine. Decker Medicine. doi:10.2310/7900.
    102. ^ International scientific journal "Internauka". Series: "Economic Sciences". Limited Liability Company Publishing Service Internauka (Publications). doi:10.25313/2520-2294.
    103. ^ "Nobel Prize Facts". NobelPrize.org. Retrieved 18 Nov 2017.
    104. ^ "New Netherland Literature", American Literature, Oxford University Press, 2022-05-26, doi:10.1093/obo/9780199827251-0069
    105. ^ "The Work of Maryam Mirzakhani. Press Release" (PDF). International Mathematical Union. Retrieved 30 September 2014.
    106. ^ A Complex Formula: Girls and Women in Science, Technology, Engineering and Mathematics in Asia (PDF). Paris: UNESCO. 2015. pp. 15, 23–24. ISBN 978-92-9223-492-8.
    107. ^ Pavlushkov, I.V.; Rozovsky, L.V.; Narkyevich, I.A. (2021), "Mathematics", Mathematics, OOO «GEOTAR-Media» Publishing Group, pp. 1–320, doi:10.33029/9704-5689-7-mat-2021-1-320
    108. ^ "International Mathematical Olympiad Timeline". International Mathematical Olympiad. Retrieved 18 Nov 2017.
    109. ^ "Korea Takes 1st Place at International Math Olympiad". Korea Daily. 25 Jul 2017. Retrieved 18 Nov 2017.
    110. ^ Abbiss, Jane (2011). "Boys and Machines" (PDF). Gender and Education. 23 (5): 601–617. doi:10.1080/09540253.2010.549108. S2CID 144393627. Archived from the original (PDF) on 2018-05-17. Retrieved 2012-07-20.
    111. ^ Visser, Johan G.S.N.; Geerlings, Harry (2001-10-26), "Technolgical innovations in transport: an implementation strategy for underground freight transport", Transport and Environment, Edward Elgar Publishing, doi:10.4337/9781781950142.00016, ISBN 978-1-78195-014-2
    112. ^ "Integrating Mobile Technology in Agriculture". Grow: Plant Health Exchange. 2016-12-01. doi:10.1094/grow-cot-12-16-096.
    113. ^ Organization., International Labour (2016). Women at Work: Trends 2016. Geneva: ILO. ISBN 9789221307969. OCLC 958384912.
    114. ^ Keate, Georgie (27 December 2016). "New generation of inventors wanted: women need to apply". The Times. pp. 22–23.
    115. ^ Ricci, Isolina (2005-03-15). "DISPELLING THE STEROTYPE OF THE "BROKEN HOME"". Family Court Review. 12 (2): 7–15. doi:10.1111/j.174-1617.1974.tb00738.x. ISSN 1531-2445.
    116. ^ "Progress and Potential: 2020 update on U.S. Women inventor-patentees".
    117. ^ Vodanovich, Stephen J.; Rupp, Deborah E. (2022-03-06), "Age Discrimination", Employment Discrimination, Oxford University Press, pp. 195–236, doi:10.1093/oso/9780190085421.003.0008
    118. ^ Westrick, Paul Andrew. Validity decay versus validity stability in stem and non-stem fields (Thesis). The University of Iowa. doi:10.17077/etd.jjajs6dv.
    119. ^ a b c d e f Schiebinger, Londa (1999). "Has Feminism Changed Science?". Signs. Harvard University Press. 25 (4): 1171–5. doi:10.1086/495540. PMID 17089478. S2CID 225088475.
    120. ^ Swim, J.; Borgida, E.; Maruyama, G.; Myers, D.G. (1989). "Joan McKay versus John McKay: Do gender stereotypes bias evaluations?". Psychological Bulletin. 105 (3): 409–429. doi:10.1037/0033-2909.105.3.409.
    121. ^ Milkman, K.L; Akinola, M.; Chugh, D. (2012). "Temporal Distance and Discrimination: An Audit Study in Academia" (PDF). Psychological Science. 23 (7): 710–717. doi:10.1177/0956797611434539. PMID 22614463. S2CID 6706060. Archived from the original (PDF) on 2020-02-29.
    122. ^ Deaux, K.; Lewis, L.L. (1984). "Structure of gender stereotypes: Interrelationships among components and gender label". Journal of Personality and Social Psychology. 46 (5): 991–1004. doi:10.1037/0022-3514.46.5.991.
    123. ^ Ceci, S. J.; Ginther, D. K.; Kahn, S.; Williams, W. M. (2014). "Women in academic science: a changing landscape" (PDF). Psychological Science in the Public Interest. 15 (3): 75–141. doi:10.1177/1529100614541236. PMID 26172066. S2CID 12701313. Archived from the original (PDF) on 2020-02-29.
    124. ^ "'Women and girls belong in science' declares UN chief". UN News. 2021-02-10. Retrieved 2021-10-03.
    125. ^ a b c Funk, Cary; Parker, Kim (2018-01-09). "Women and Men in STEM Often at Odds Over Workplace Equity". Pew Research Center’s Social & Demographic Trends Project. Retrieved 2021-10-01.
    126. ^ Wells, Gary L. (1985). "The Conjunction Error and the Representativeness Heuristic". Social Cognition. 3 (3): 266–279. doi:10.1521/soco.1985.3.3.266.
    127. ^ a b Good, Jessica J.; Woodzicka, Julie A.; Wingfield, Lylan C. (2010). "The Effects of Gender Stereotypic and Counter-Stereotypic Textbook Images on Science Performance". Journal of Social Psychology. 150 (2): 132–147. doi:10.1080/00224540903366552. PMID 20397590. S2CID 31398141.
    128. ^ Eagly, A.H.; Karau, S.J. (2002). "Role congruity theory of prejudice toward female leaders". Psychological Review. 109 (3): 573–598. CiteSeerX 10.1.1.460.315. doi:10.1037/0033-295x.109.3.573. PMID 12088246. S2CID 1283792.
    129. ^ Garcia-Retamero, R.; Lopez-Zafra, E. (2006). "Prejudice against Women in Male-congenial Environments: Perceptions of Gender Role Congruity in Leadership". Sex Roles. 55 (1–2): 51–61. doi:10.1007/s11199-006-9068-1. S2CID 144491449.
    130. ^ Ritter, B.A.; Yoder, J.D. (2004). "Gender Differences in Leader Emergence Persist Even for Dominant Women: An Updated Confirmation of Role Congruity Theory". Psychology of Women Quarterly. 28 (3): 187–193. doi:10.1111/j.1471-6402.2004.00135.x. S2CID 143797155.
    131. ^ a b Miyake, A.; Kost-Smith, L.E.; Finkelstein, N.D.; Pollock, S.J.; Cohen, G.L.; Ito, T.A. (2010). "Reducing the Gender Achievement Gap in College Science: A Classroom Study of Values Affirmation" (PDF). Science. 330 (6008): 1234–1237. Bibcode:2010Sci...330.1234M. doi:10.1126/science.1195996. PMID 21109670. S2CID 3156491. Archived from the original (PDF) on 2019-03-03.
    132. ^ a b Gaucher, D.; Friesen, J.; Kay, A.C. (2011). "Evidence that gendered wording in job advertisements exists and sustains gender inequality". Journal of Personality and Social Psychology. 101 (1): 109–128. doi:10.1037/a0022530. PMID 21381851. S2CID 1634922.
    133. ^ Lyness, K.S.; Heilman, M.E. (2006). "When fit is fundamental: Performance evaluations and promotions of upper-level female and male managers". Journal of Applied Psychology. 91 (4): 777–785. CiteSeerX 10.1.1.473.9525. doi:10.1037/0021-9010.91.4.777. PMID 16834505.
    134. ^ Eagly, A.H.; Wood, W. (1991). "Explaining Sex Differences in Social Behavior: A Meta-Analytic Perspective" (PDF). Personality and Social Psychology Bulletin. 17 (3): 306–315. doi:10.1177/0146167291173011. S2CID 44209624. Archived from the original (PDF) on 2020-02-29.
    135. ^ a b Madera, J.M.; Hebl, M.R.; Martin, R.C. (2009). "Gender and letters of recommendation for academia: Agentic and communal differences". Journal of Applied Psychology. 94 (6): 1591–1599. CiteSeerX 10.1.1.471.9717. doi:10.1037/a0016539. PMID 19916666. S2CID 2612821.
    136. ^ Cohn, Samuel (1985). The process of occupational sex-typing: feminization of clerical labor in Great Britain, 1870-1936. Temple University Press. ISBN 0-87722-402-1. LCCN 85014864. OCLC 470452035. OL 8110863M.
    137. ^ Ehrenreich, Barbara; English, Deirdre (2005). For her own good: two centuries of the experts' advice to women (2nd Anchor books ed.). New York: Anchor Books. ISBN 1-4000-7800-8. LCCN 2005272032. OCLC 57688414. OL 17625601M.
    138. ^ Williams, Christine (1992). "The Glass Escalator: Hidden Advantages for Men in the 'Female' Professions". Social Problems. 39 (3): 253–267. doi:10.1525/sp.1992.39.3.03x0034h. JSTOR 3096961.
    139. ^ a b Eidelman, S.; Biernat, M. (2003). "Derogating black sheep: Individual or group protection?". Journal of Experimental Social Psychology. 39 (6): 602–609. doi:10.1016/s0022-1031(03)00042-8.
    140. ^ a b Kerr, N.L.; Hymes, R.W.; Anderson, A.B.; Weathers, J.E. (1995). "Defendant-juror similarity and mock juror judgments". Law and Human Behavior. 19 (6): 545–567. doi:10.1007/bf01499374. hdl:2027.42/45313. S2CID 143678468.
    141. ^ a b Marques, J.; Abrams, D.; Serodio, R.G. (2001). "Being better by being right: Subjective group dynamics and derogation of in-group deviants when generic norms are undermined". Journal of Personality and Social Psychology. 81 (3): 436–447. doi:10.1037/0022-3514.81.3.436. PMID 11554645.
    142. ^ a b Taylor, T.S.; Hosch, H.M. (2004). "An examination of jury verdicts for evidence of a similarity-leniency effect, an out-group punitiveness effect or a black sheep effect". Law and Human Behavior. 28 (5): 587–598. doi:10.1023/b:lahu.0000046436.36228.71. PMID 15638212. S2CID 32875319.
    143. ^ Cooper, V.W. (1997). "Homophily or the Queen Bee Syndrome". Small Group Research. 28 (4): 483–499. doi:10.1177/1046496497284001. S2CID 145103338.
    144. ^ a b c d Ellemers, N.; Van den Heuvel, H.; de Gilder, D.; Maass, A.; Bonvini, A. (2004). "The underrepresentation of women in science: Differential commitment or the queen bee syndrome?" (PDF). British Journal of Social Psychology. 43 (3): 315–338. doi:10.1348/0144666042037999. PMID 15479533. S2CID 36147146.
    145. ^ Sonnert, G.; Fox, M.F.; Adkins, K. (2007). "Undergraduate Women in Science and Engineering: Effects of Faculty, Fields, and Institutions Over Time". Social Science Quarterly. 88 (5): 1333–1356. CiteSeerX 10.1.1.452.4529. doi:10.1111/j.1540-6237.2007.00505.x.
    146. ^ Stout, J.G.; Dasgupta, N.; Hunsinger, M.; McManus, M.A. (2011). "STEMing the tide: Using ingroup experts to inoculate women's self-concept in science, technology, engineering, and mathematics (STEM)" (PDF). Journal of Personality and Social Psychology. 100 (2): 255–270. doi:10.1037/a0021385. PMID 21142376. S2CID 10954698. Archived from the original (PDF) on 2020-02-29.
    147. ^ a b c d Saffie-Robertson, Ma. Carolina (2020-11-01). "It's Not You, It's Me: An Exploration of Mentoring Experiences for Women in STEM". Sex Roles. 83 (9): 566–579. doi:10.1007/s11199-020-01129-x. ISSN 1573-2762. S2CID 213529294.
    148. ^ Welsh, Jennifier (16 Oct 2013). "These Are The 7 Things Keeping Women Out of Science Careers". Business Insider. Retrieved 25 Nov 2017.
    149. ^ "Family and Medical Leave Act". United States Department of Labor. Archived from the original on 13 November 2017. Retrieved 25 Nov 2017.
    150. ^ Katie Warren (18 May 2018). "Here's what maternity leave looks like around the world". Insider. Retrieved 14 Dec 2018.
    151. ^ Michelle Toh (19 Jan 2018). "These countries offer the most generous maternity leave". CNN. Retrieved 14 Dec 2018.
    152. ^ "Paid Family Leave – Fathers". State of California, Employment Development Department. Retrieved 25 Nov 2017.
    153. ^ a b c d e Pell, A N (1996). "Fixing the leaky pipeline: women scientists in academia" (PDF). Journal of Animal Science. 74 (11): 2843–8. doi:10.2527/1996.74112843x. ISSN 0021-8812. PMID 8923199. S2CID 3087722. Archived from the original (PDF) on 2020-02-13.
    154. ^ a b Lips, Hilary M. (2008). Sex & gender: an introduction. McGraw-Hill/Higher Education. ISBN 978-0-07-340553-7. LCCN 2007011115. OCLC 105433742. OL 9262506M.
    155. ^ Cheryan, Sapna; Siy, John Oliver; Vichayapai, Marissa; Drury, Benjamin J.; Kim, Saenam (2011). "Do Female and Male Role Models Who Embody STEM Stereotypes Hinder Women's Anticipated Success in STEM?" (PDF). Social Psychological and Personality Science. 2 (6): 656–664. doi:10.1177/1948550611405218. S2CID 7935579. Archived from the original (PDF) on 2019-02-24.
    156. ^ Page, Lewis (15 December 2009). "Ladies put off tech careers by sci-fi posters, Coke cans". The Register. Retrieved 27 July 2015.
    157. ^ Page, Lewis (27 June 2013). "Trick-cyclist's claim: I have FOUND how to get GIRLS INTO TECH". The Register. Retrieved 27 July 2015.
    158. ^ Wannberg, Pellinen; R.A. Sadek (2019). "Women in radio science: Reflections on a career in Radio Science in Egypt". URSI Radio Science Bulletin. {2019 ({370}): 74–80. Bibcode:2019URSB..370...74P. doi:10.23919/URSIRSB.2019.8956157. S2CID 213218524.
    159. ^ Ruchika Tulshyan. "Top 10 College Majors For Women – 10: Liberal Arts and Sciences, General Studies, Humanities". Forbes.com. Archived from the original on 2013-01-23. Retrieved 2013-03-07.
    160. ^ "Table 201.20. Enrollment in grades 9 through 12 in public and private schools compared with population 14 to 17 years of age: Selected years, 1889–90 through fall 2015". National Center for Education Statistics. 2015. Retrieved 19 Nov 2017.
    161. ^ "Table 204.90. Percentage of public school students enrolled in gifted and talented programs, by sex, race/ethnicity, and state: 2004, 2006, and 2011–12". National Center for Education Statistics. 2015. Retrieved 19 Nov 2017.
    162. ^ a b c "TABLE 1-1. Resident population of the United States, by age and sex: 2014". National Science Foundation. Retrieved 19 Nov 2017.
    163. ^ "TABLE 2-1. Undergraduate enrollment at all institutions, by citizenship, ethnicity, race, sex, and enrollment status: 2004–14". National Science Foundation. Retrieved 19 Nov 2017.
    164. ^ "TABLE 2-8. Intentions of freshmen to major in S&E fields, by race or ethnicity and sex: 2014". National Science Foundation. Retrieved 19 Nov 2017.
    165. ^ "TABLE 5-1. Bachelor's degrees awarded, by sex and field: 2004–14". National Science Foundation. Retrieved 19 Nov 2017.
    166. ^ "TABLE 7-2. Doctoral degrees awarded to women, by field: 2004–14". National Science Foundation. Retrieved 19 Nov 2017.
    167. ^ Su, Rong; Rounds, James; Armstrong, Patrick (2009). "Men and Things, Women and People: A Meta-Analysis of Sex Differences in Interests" (PDF). Psychological Bulletin. 135 (6): 859–884. doi:10.1037/a0017364. PMID 19883140. S2CID 31839733. Archived from the original (PDF) on 2018-08-31.
    168. ^ Seymour, Elaine (1997). Talking about leaving: why undergraduates leave the sciences. Contributor: Hewitt, Nancy M. Boulder, Colo.: Westview Press. ISBN 0-8133-8926-7. LCCN 96226099. OCLC 35908599. OL 9661577M.
    169. ^ Preston, Anne Elizabeth (2004). Leaving science: occupational exit from scientific careers. Russell Sage Foundation. New York: Russell Sage Foundation. ISBN 0-87154-694-9. LCCN 2003065968. OCLC 53814057. OL 8348363M.
    170. ^ Hango, Darcy (2013). Ability in mathematics and science at age 15 and program choice in university: differences by gender (PDF). Ottawa, Ontario: Statistics Canada. Culture, Tourism and the Centre for Education Statistics. ISBN 978-1-100-22843-3. OCLC 872591044.
    171. ^ Falk, Armin; Hermle, Johannes (19 October 2018). "Relationship of gender differences in preferences to economic development and gender equality". Science. 362 (6412): eaas9899. doi:10.1126/science.aas9899. PMID 30337384.
    172. ^ Willingham, Emily. "When Times Are Good, the Gender Gap Grows". Scientific American. Retrieved 2019-12-24.
    173. ^ Stoet, Gijsbert; Geary, David C. (2018). "The gender-equality paradox in STEM education" (PDF). Psychological Science. 29 (preprint): 581–593. doi:10.1177/0956797617741719. PMID 29442575. S2CID 4874507 – via Leeds Becket Repository.
    174. ^ Stoet, Gijsbert; Geary, David C. (14 February 2018). "The Gender-Equality Paradox in Science, Technology, Engineering, and Mathematics Education" (PDF). Psychological Science. 29 (4): 581–593. doi:10.1177/0956797617741719. ISSN 0956-7976. PMID 29442575. S2CID 4874507.
    175. ^ Richardson, Sarah S; Reiches, Meredith (2020-02-11). "We Dug Into Data to Disprove a Myth About Women in STEM". Slate Magazine. Retrieved 2020-03-03.
    176. ^ "Corrigendum: The Gender-Equality Paradox in Science, Technology, Engineering, and Mathematics Education". Psychological Science. 31 (1): 110–111. 2020-01-01. doi:10.1177/0956797619892892. ISSN 0956-7976. PMID 31809229.
    177. ^ "A Controversial Study Claimed To Explain Why Women Don't Go Into Science And Tech. It Just Got A 1,113-Word Correction". BuzzFeed News. 13 February 2020. Retrieved 2020-03-03.
    178. ^ Richardson, Sarah S.; Reiches, Meredith W.; Bruch, Joe; Boulicault, Marion; Noll, Nicole E.; Shattuck-Heidorn, Heather (2020-02-11). "Is There a Gender-Equality Paradox in Science, Technology, Engineering, and Math (STEM)? Commentary on the Study by Stoet and Geary (2018)". Psychological Science. 31 (3): 338–341. doi:10.1177/0956797619872762. ISSN 0956-7976. PMID 32043923. S2CID 211079357.
    179. ^ Lohbeck, Annette; Grube, Dietmar; Moschner, Barbara (2017). "Academic self-concept and causal attributions for success and failure amongst elementary school children". International Journal of Early Years Education. 25 (2): 190–203. doi:10.1080/09669760.2017.1301806. ISSN 0966-9760. S2CID 151774919.
    180. ^ Keller, Carmen (2001-05-01). "Effect of Teachers' Stereotyping on Students' Stereotyping of Mathematics as a Male Domain". The Journal of Social Psychology. 141 (2): 165–73. doi:10.1080/00224540109600544. PMID 11372563. S2CID 761169.
    181. ^ Johnson, Angela C. (2007). "Unintended consequences: How science professors discourage women of color". Science Education. 91 (5): 805–821. Bibcode:2007SciEd..91..805J. doi:10.1002/sce.20208. ISSN 0036-8326.
    182. ^ Elstad, Eyvind; Turmo, Are (2009-08-06). "The Influence of the Teacher's Sex on High School Students' Engagement and Achievement in Science". International Journal of Gender, Science and Technology. 1 (1). ISSN 2040-0748.
    183. ^ "MSN Outlook, Office, Skype, Bing, Breaking News, and Latest Videos". Retrieved December 5, 2012.[데드링크]
    184. ^ Page, Lewis (27 July 2015). "New study into lack of women in Tech: It's NOT the men's fault". The Register. Retrieved 27 July 2015.
    185. ^ a b c d e Ellis, Jessica; Fosdick, Bailey K.; Rasmussen, Chris (2016). "Women 1.5 Times More Likely to Leave STEM Pipeline after Calculus Compared to Men: Lack of Mathematical Confidence a Potential Culprit". PLOS ONE. 11 (7): 1–14. arXiv:1510.07541. Bibcode:2016PLoSO..1157447E. doi:10.1371/journal.pone.0157447. ISSN 1932-6203. PMC 4943602. PMID 27410262.
    186. ^ Chipman, Susan (September 1992). "Mathematics Anxiety and Science Careers Among Able College Women". Psychological Science. 3 (5): 292–295. doi:10.1111/j.1467-9280.1992.tb00675.x. S2CID 145442959.
    187. ^ Kelly, Stephanie (October 2013). "For Girls in STEM, Belonging, Not Brain Structure, Makes the Difference". Techniques: Connecting Education & Careers. 88 (7): 34–36 – via EBSCO Academic Search Complete.
    188. ^ a b Steinberg, Julia (November–December 2012). "Calculus GPA and Math Identification as Moderators of Stereotype Threat in Highly Persistent Women". Basic & Applied Social Psychology. 34 (6): 534–543. doi:10.1080/01973533.2012.727319. S2CID 143494831 – via EBSCO Academic Search Complete.
    189. ^ "How Can Women Overcome Imposter Syndrome in the Tech Industry?". Forbes.
    190. ^ Schmader, T.; Johns, M. (2003). "Converging evidence that stereotype threat reduces working memory capacity". Journal of Personality and Social Psychology. 85 (3): 440–452. doi:10.1037/0022-3514.85.3.440. PMID 14498781. S2CID 21290094.
    191. ^ Steele, C.M.; Aronson, J. (1995). "Stereotype Threat and the Intellectual Test Performance of African Americans" (PDF). Journal of Personality and Social Psychology. 69 (5): 797–811. doi:10.1037/0022-3514.69.5.797. PMID 7473032. S2CID 4665022. Archived from the original (PDF) on 2020-02-29.
    192. ^ a b c Steele, C.M.; Spencer, S.J.; Aronson, J. (2002). Contending with group image: The psychology of stereotype and social identity threat. Advances in Experimental Social Psychology. Vol. 34. pp. 379–440. doi:10.1016/s0065-2601(02)80009-0. ISBN 9780120152346.
    193. ^ a b Spencer, S.J.; Steele, C.M.; Quinn, D.M. (1999). "Stereotype threat and women's math performance". Journal of Experimental Social Psychology. 35 (1): 4–28. CiteSeerX 10.1.1.370.3979. doi:10.1006/jesp.1998.1373. S2CID 12556019.
    194. ^ Bork, Christine (2012-03-08). "STEM Fields: Where Are the Women?". Huffington Post. Retrieved 25 Nov 2017.
    195. ^ Arthur Robert Jensen "The g factor: science of mental ability" 1998 ISBN 0-275-96103-6, Praeger Publishers, 88 Post Road West, Westport, CT 06881, 513-515 페이지: "고정 관념 위협의 현상은 심리 측정학 초기부터 연구되어 온 보다 일반적인 구성, 시험 불안의 관점에서 설명될 수 있습니다.시험 불안은 시험 대상자에게 필요한 복잡성의 정도와 정신적 노력의 양에 비례하여 시험의 수행 수준을 낮추는 경향이 있습니다.SAT 점수가 다소 낮았던 흑인 표본의 시험 불안 효과가 스탠퍼드 실험의 백인 실험자들보다 상대적으로 더 큰 것이 Yerkes-Dodson 법칙의 한 예를 구성합니다 ... 백인(또는 흑인) 실험자들만을 사용하여 동일한 유형의 실험을 저능력 그룹과 고능력 그룹으로 나누어 수행함으로써, 그것은 아마도고정관념 위협에 기인한 현상은 인종과는 아무런 관련이 없지만 시험의 복잡성의 함수로서 능력 수준과 시험 불안의 상호작용에서 비롯된다는 것을 보여줍니다."
    196. ^ a b Stoet, G.; Geary, D. C. (2012). "Can stereotype threat explain the gender gap in mathematics performance and achievement?" (PDF). Review of General Psychology. 16: 93–102. doi:10.1037/a0026617. S2CID 145724069. Archived from the original (PDF) on 2020-02-29. PDF. Wayback Machine에서 2016-01-12 아카이브
    197. ^ Fryer, R. G.; Levitt, S. D.; List, J. A. (2008). "Exploring the Impact of Financial Incentives on Stereotype Threat: Evidence from a Pilot Study" (PDF). American Economic Review. 98 (2): 370–375. doi:10.1257/aer.98.2.370.
    198. ^ Yong, Ed (9 September 2016). "A Worrying Trend for Psychology's 'Simple Little Tricks'". The Atlantic. Retrieved 11 September 2016.
    199. ^ a b Ganley, Colleen M.; Mingle, Leigh A.; Ryan, Allison M.; Ryan, Katherine; Vasilyeva, Marina; Perry, Michelle (1 January 2013). "An Examination of Stereotype Threat Effects on Girls' Mathematics Performance" (PDF). Developmental Psychology. 49 (10): 1886–1897. CiteSeerX 10.1.1.353.4436. doi:10.1037/a0031412. PMID 23356523. Archived from the original (PDF) on 2014-07-19. Retrieved 2017-04-24.
    200. ^ Flore, Paulette C.; Wicherts, Jelte M. (2014). "Does stereotype threat influence performance of girls in stereotyped domains? A meta-analysis". Journal of School Psychology. 53 (1): 25–44. doi:10.1016/j.jsp.2014.10.002. ISSN 0022-4405. PMID 25636259. S2CID 206516995.
    201. ^ Miller, David (9 Jun 2015). "Beliefs about innate talent may dissuade students from STEM". The Conversation. Retrieved 25 Nov 2017.
    202. ^ "Archive of: Remarks at NBER Conference on Diversifying the Science & Engineering Workforce". Archived from the original on January 30, 2008. Retrieved 2008-01-30."Archive of: Remarks at NBER Conference on Diversifying the Science & Engineering Workforce". Archived from the original on January 30, 2008. Retrieved 2008-01-30.2005년1월14일
    203. ^ Matsakis, Louise; Koebler, Jason; Emerson, Sarah (7 Aug 2017). "Here Are the Citations for the Anti-Diversity Manifesto Circulating at Google". Vice. Retrieved 25 Nov 2017.
    204. ^ Breda, Thomas; Napp, Clotilde (30 July 2019). "Girls' comparative advantage in reading can largely explain the gender gap in math-related fields" (PDF). Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 116 (31): 15435–15440. Bibcode:2019PNAS..11615435B. doi:10.1073/pnas.1905779116. PMC 6681723. PMID 31308226. Retrieved 1 November 2019.
    205. ^ Gilchrist, Karen (19 September 2019). "Gender gap in science and tech could be down to girls' academic strengths, say researchers". CNBC. Retrieved 31 October 2019. In a study of more than 300,000 15-year-olds across 64 countries, the report found that boys only marginally outperformed girls in math tests, while girls vastly outperformed their male counterparts in reading exams. ... The report said the new findings could account for up to 80% of the vast and persistent gender gap in STEM studies because they point to a wide educational disparity at what is a critical time in students' academic decision making process.
    206. ^ 이코노미스트, 2020년 2월 15일 56페이지
    207. ^ Carli, Linda L.; Alawa, Laila; Lee, YonAh (6 January 2016). "Stereotypes About Gender and Science". Psychology of Women Quarterly. 40 (2): 244–260. doi:10.1177/0361684315622645.
    208. ^ "Anne-Marie Slaughter". Princeton University.
    209. ^ 일과 삶의 균형 찾기, Toronto Star, 2012년 7월 11일
    210. ^ Figure 6.2. Foundational skills, like science, numeracy and literacy, are essential skills for life. doi:10.1787/888933915297.
    211. ^ Johns, Michael; Schmader, Toni; Martens, Andy (2005). "Knowing Is Half the Battle: Teaching Stereotype Threat as a Means of Improving Women's Math Performance" (PDF). Psychological Science. 16 (3): 175–179. doi:10.1111/j.0956-7976.2005.00799.x. PMID 15733195. S2CID 10010358.
    212. ^ a b Marx, D.M.; Roman, J.S. (2002). "Female role models: Protecting women's math performance" (PDF). Personality and Social Bulletin. 28 (9): 1183–1193. doi:10.1177/01461672022812004. S2CID 19258680. Archived from the original (PDF) on 2019-03-07.
    213. ^ a b Huguet, P.; Regner, I. (2007). "Stereotype threat among schoolgirls in quasi-ordinary classroom circumstances" (PDF). Journal of Educational Psychology. 99 (3): 545–560. doi:10.1037/0022-0663.99.3.545. S2CID 54823574. Archived from the original (PDF) on 2020-02-29.
    214. ^ McIntyre, R.B.; Paulson, R.M.; Lord, C.G. (2003). "Alleviating women's mathematics stereotype threat through salience of group achievements". Journal of Experimental Social Psychology. 39 (1): 83–90. doi:10.1016/s0022-1031(02)00513-9.
    215. ^ Drury, Benjamin J.; Siy, John Oliver; Cheryan, Sapna (2011). "When Do Female Role Models Benefit Women? The Importance of Differentiating Recruitment From Retention in STEM". Psychological Inquiry. 22 (4): 265–269. doi:10.1080/1047840x.2011.620935. S2CID 18705221.
    216. ^ Stearns, Elizabeth; Bottía, Martha Cecilia; Davalos, Eleonora; Mickelson, Roslyn Arlin; Moller, Stephanie; Valentino, Lauren (2016-02-01). "Demographic Characteristics of High School Math and Science Teachers and Girls' Success in STEM". Social Problems. 63 (1): 87–110. doi:10.1093/socpro/spv027. ISSN 0037-7791.
    217. ^ Martens, A.; Johns, M.; Greenberg, J.; Schimel, J. (2006). "Combating stereotype threat: The effect of self-affirmation on women's intellectual performance". Journal of Experimental Social Psychology. 42 (2): 236–243. doi:10.1016/j.jesp.2005.04.010. hdl:10092/507. S2CID 6439589.
    218. ^ Miyake, A.; Kost-Smith, L.E.; Finkelstein, N.D.; Pollock, S.J.; Cohen, G.L.; Ito, T.A. (2010). "Reducing the Gender Achievement Gap in College Science: A Classroom Study of Values Affirmation" (PDF). Science. 330 (6008): 1234–1237. Bibcode:2010Sci...330.1234M. doi:10.1126/science.1195996. PMID 21109670. S2CID 3156491. Archived from the original (PDF) on 2019-03-03.
    219. ^ a b c Gresky, D.M.; Eyck, L.L.T.; Lord, C.G.; McIntyre, R.B. (2005). "Effects of salient multiple identities on women's performance under mathematics stereotype threat". Sex Roles. 53 (9–10): 703–716. doi:10.1007/s11199-005-7735-2. S2CID 73702463.
    220. ^ Blackburn, Heidi (2017-07-03). "The Status of Women in STEM in Higher Education: A Review of the Literature 2007–2017". Science & Technology Libraries. 36 (3): 235–273. doi:10.1080/0194262X.2017.1371658. ISSN 0194-262X. S2CID 149432708.
    221. ^ Blackburn, Heidi (2017-07-03). "The Status of Women in STEM in Higher Education: A Review of the Literature 2007–2017". Science & Technology Libraries. 36 (3): 235–273. doi:10.1080/0194262X.2017.1371658. ISSN 0194-262X. S2CID 149432708.
    222. ^ Blackburn, Heidi (2017-07-03). "The Status of Women in STEM in Higher Education: A Review of the Literature 2007–2017". Science & Technology Libraries. 36 (3): 235–273. doi:10.1080/0194262X.2017.1371658. ISSN 0194-262X. S2CID 149432708.
    223. ^ Blackburn, Heidi (2017-07-03). "The Status of Women in STEM in Higher Education: A Review of the Literature 2007–2017". Science & Technology Libraries. 36 (3): 235–273. doi:10.1080/0194262X.2017.1371658. ISSN 0194-262X. S2CID 149432708.
    224. ^ Blackburn, Heidi (2017-07-03). "The Status of Women in STEM in Higher Education: A Review of the Literature 2007–2017". Science & Technology Libraries. 36 (3): 235–273. doi:10.1080/0194262X.2017.1371658. ISSN 0194-262X. S2CID 149432708.
    225. ^ "Introducing StemBox, Birchbox's Super Smart Little Sister". MTV. Retrieved 2015-07-22.
    226. ^ "Advancing the Status of Women and Girls Around the World". Retrieved 2016-09-25.
    227. ^ "Girls Who Game".
    228. ^ "Four Stories That Show Science Still Has A Gender Problem". HuffPost UK. 2017-10-09. Retrieved 2018-10-01.
    229. ^ "#InspireHerMind: Viral Ad Hopes to Draw Girls to STEM Jobs". NBC News. 25 June 2014. Retrieved 2023-04-23.
    230. ^ "Inspire Her Mind Campaign Goes Viral". www.verizon.com. 2014-08-08. Retrieved 2023-04-23.
    231. ^ "Women in STEM". whitehouse.gov. Archived from the original on 21 January 2017. Retrieved 14 May 2016 – via National Archives.
    232. ^ "Women and Girls in Science, Technology, Engineering, and Math (STEM)" (PDF). whitehouse.gov. Retrieved 2 March 2015 – via National Archives.
    233. ^ "Breaking down the barriers to gender equality". UTS. 29 August 2019. Retrieved 3 September 2019.
    234. ^ a b c d e Kong, Stephanie Mabel; Carroll, Katherine Margaret; Lundberg, Daniel James; Omura, Paige; Lepe, Bianca Arielle (2020-08-08). "Reducing gender bias in STEM". MIT Science Policy Review. Retrieved 2021-10-01.

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