Fair projects - bad data? Evaluating the gender balance in science projects

Kleinberger-Pierer, Magdalena and Pohn-Weidinger, Simon and Grasenick, Karin (2020) Fair projects - bad data? Evaluating the gender balance in science projects. fteval Journal for Research and Technology Policy Evaluation (50). pp. 60-71. ISSN 1726-6629 (In Press)

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Journal_50_10.22163-fteval.2020.471.pdf - Published Version

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Abstract

Forscherinnen und Forscher müssen immer häufiger über das Geschlechterverhältnis ihrer Teams berichten, um Mittel für ihre Forschungsprojekte zu erhalten. In Europa zum Beispiel legen die Leitlinien von "Horizont 2020" fest, dass Anträge mit einer ausgewogenen 50/50-Repräsentation von Frauen und Männern bevorzugt werden, und jedes Projekt muss mindestens die Zusammensetzung ihrer Teams und Führungspositionen begründen. In wissenschaftlichen Bereichen, in denen Frauen noch in der Minderheit sind, wie z.B. in der Robotik oder der künstlichen Intelligenz, oder in vielen STEMM-Bereichen im Allgemeinen, hat dieser Ansatz den Antragstellern die Frage hinterlassen, wie sie das Verhältnis von Frauen in ihren Teams rechtfertigen können. Für einzelne Projekte und Projektleiter sind realistische Ziele erforderlich, die die spezifischen Rahmenbedingungen in den verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen berücksichtigen. In diesem Beitrag werden Ansätze zur Messung des disziplinären Hintergrunds und der Karriereentwicklung von Frauen und Männern in der Wissenschaft untersucht, indem eine Reihe von verfügbaren Datenquellen ausgewertet wird. Es gibt Einblicke, wie man Zahlen ableiten kann, die es Wissenschaftsprojekten ermöglichen, ihr Geschlechterverhältnis im Vergleich zu einer möglichen Unterrepräsentation von Frauen zu bewerten.

Abstract (english)

Researchers are more and more frequently required to report the gender balance of their teams in order to receive funding for their research projects. In Europe for instance, Horizon 2020 guidelines determine that applications with a balanced, 50/50 representation of women and men will be given preference, and each project must at least justify the composition of their teams and leadership positions. In scientific fields where women are still a minority, like robotics or artificial intelligence, or many STEMM fields in general, this approach has left the applicants with the issue of how to justify the ratio of women on their teams. For individual projects and project leaders, realistic objectives are required that take into account specific framework conditions in different scientific fields. This paper examines approaches to measure the disciplinary background and career development of women and men in science by assessing a range of available data sources. It provides insights on how to derive figures allowing science projects to evaluate their gender ratios against a possible underrepresen-tation of women.

Subjects: Policy, Fields & Systems Evaluation
Divisions: convelop cooperative knowledge design gmbh
Uncontrolled Keywords: Gender Balance, Tertiäre Bildung, Indikator, Frauen, Wissenschaft
Identification Number: 10.22163/fteval.2020.471
Date Deposited: 26 Mar 2020 16:14
URI: http://repository.fteval.at/id/eprint/526

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