{"id":200,"date":"2017-07-31T05:34:00","date_gmt":"2017-07-31T10:34:00","guid":{"rendered":"https:\/\/scm.org.co\/web\/?p=200"},"modified":"2025-03-09T15:20:35","modified_gmt":"2025-03-09T20:20:35","slug":"gender-and-mathematics-panel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/scm.org.co\/web\/gender-and-mathematics-panel\/","title":{"rendered":"Gender and Mathematics Panel."},"content":{"rendered":"\n
\"Foto<\/figure>\n\n\n\n

Gender and Mathematics Panel tuvo lugar el jueves 28 de julio en McGill University, Montreal en el marco del Mathematical Congress of the Americas 2017. Fue organizado por el CWM de la IMU, la Sociedad Canadiense de Matem\u00e1ticas, la Comisi\u00f3n de Equidad y G\u00e9nero de la Sociedad Matem\u00e1tica Mexicana y el Colectivo de Mujeres Matem\u00e1ticas Chilenas.<\/p>\n\n\n\n

Conferencistas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Heather Metcalf \u2013 Association for Women in Science
Andrei Cimpian \u2013 New York University
La reuni\u00f3n inici\u00f3 con una breve presentaci\u00f3n a cargo de Natalia Garc\u00eda-Col\u00edn de las acciones existentes para promover la presencia de mujeres en el mundo de las matem\u00e1ticas profesionales, en particular el Comit\u00e9 CMW de la IMU y sus diferentes acciones. Entre ellas la iniciativa A global approach to the Gender Gap in Mathematical and Natural Sciences: how to measure it, how to reduce it? propuesta por el CWM ante el International Council for Science.<\/p>\n\n\n\n

Despu\u00e9s, habl\u00f3 Heather Metcalf. Los objetivos de su intervenci\u00f3n fueron:<\/p>\n\n\n\n

Presentar cifras que evidencian la brecha de g\u00e9nero en empleos acad\u00e9micos.
Sugerencias de m\u00e9todos para resolver el problema, a nivel individual como a nivel institucional
Entre las cifras mostr\u00f3 que el 35% de los diplomas en matem\u00e1ticas son obtenidos por mujeres y que el 27% de los empleos en matem\u00e1ticas son ocupados por ellas. Adem\u00e1s, que seg\u00fan informes existentes, las mujeres que tienen un diploma en matem\u00e1ticas a veces renuncian a una carrera en matem\u00e1ticas debido a las condiciones de trabajo poco amenas para ellas.<\/p>\n\n\n\n

Present\u00f3 tambi\u00e9n su trabajo sobre la noci\u00f3n de sesgo a la hora de contratar una mujer en un empleo acad\u00e9mico y el comportamiento a los que esos sesgos inducen. Es importante resaltar que unos sesgos son conscientes y otros inconscientes y que existen sesgos positivos y negativos (ejemplo: los asi\u00e1ticos son buenos para matem\u00e1ticas).<\/p>\n\n\n\n

Entre los ejemplos que dio:<\/p>\n\n\n\n

Todas las cartas de recomendaci\u00f3n de candidatos que consiguieron un empleo acad\u00e9mico son positivas, pero los adjetivos utilizados para referirse a hombres y mujeres son muy distintos como lo muestra el an\u00e1lisis estad\u00edstico de esas cartas. Despu\u00e9s de implementar el Double-blind review, evaluaci\u00f3n de un art\u00edculo por un experto sin que \u00e9se sepa qui\u00e9n es el autor, la revista Behavioral Ecology vio un aumento del 8% del n\u00famero de art\u00edculos cuyo primer autor era una mujer. La brecha de salario entre hombres y mujeres es del 41% sin poder explicarse por diferencias en las hojas de vida. Es dos veces m\u00e1s probable que los premios y recompensas lo reciba un hombre a que lo reciba una mujer.<\/p>\n\n\n\n


\u00bfQu\u00e9 se puede hacer?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A nivel individual:<\/strong> Copiar y pegar nuestras cartas de recomendaci\u00f3n en la herramienta Gender Bias Calculator. Autoevaluar nuestros sesgos mediante un Implicit Association Test de la Universidad de Harvard, en particular G\u00e9nero y ciencia y, G\u00e9nero y carrera.<\/p>\n\n\n\n


A nivel institucional: <\/strong>Volver los procesos de toma de decisi\u00f3n accountable, esto es que una decisi\u00f3n debe poder explicarse basado \u00fanicamente en criterios preestablecidos. En el panel se habl\u00f3 tambi\u00e9n sobre lo que se cree en un \u00e1rea dada del conocimiento que son las cualidades esenciales requeridas para tener \u00e9xito en dicha \u00e1rea y sus influencias en la elecci\u00f3n de candidatos.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, ya se sabe que si se considera en un \u00e1rea de investigaci\u00f3n que las cualidades necesarias son innatas m\u00e1s que adquiridas, entonces es m\u00e1s probable que la brecha de g\u00e9nero sea grande en esa \u00e1rea. Eso ha sido evaluado estad\u00edsticamente y es verdad para matem\u00e1ticas: la gente considera que las calidades para hacer investigaci\u00f3n en matem\u00e1ticas no se pueden adquirir f\u00e1cilmente y se observa que hay relativamente pocas mujeres con diploma de doctorado. Lo mismo pasa en filosof\u00eda pero con una brecha a\u00fan m\u00e1s grande.<\/p>\n\n\n\n

La anterior es solo una de tantas hip\u00f3tesis que hay para explicar el bajo n\u00famero de mujeres con doctorado en \u00e1reas dadas del conocimiento.<\/p>\n\n\n\n

Es interesante notar que se observa la misma correlaci\u00f3n en las encuestas de la p\u00e1gina web \u00abRate my Profesor\u00bb: entre m\u00e1s se utiliza el adjetivo brillante m\u00e1s probable es que sea para calificar a un profesor hombre. Para una profesora, se encuentran adjetivos que sugieren que se preocupa por sus alumnos, que es atenta a sus alumnos etc. Ejemplo de que volvemos a los mismos sesgos de las cartas de recomendaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Florent Schaffhauser
Universidad de los Andes
<\/strong>florent@uniandes.edu.co<\/p>\n\n\n\n

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