Warum es wenig Daten über Frauen gibt - das Gender Data Gap

Hallo Leute,


eine neue Folge ist raus und dieses Mal sprechen wir über Bias -
über kognitive Verzerrungen - und warum es so wichtig ist sein
eigenes Gehirn beim Denken zu beobachten. In unserer Gesellschaft
herrscht ein solcher Bias, der sogenannte Standart-Männlich-Bias.
Ich erkläre worum es dabei geht und warum wir Medizin, Handys und
Autos vor allem für Männer entwickeln und produzieren. Wie können
wir das verändern? Und warum ist es hilfreich den Standart zu
erweitern? Antworten darauf und noch vieles mehr in der neuen
Folge. Ich freu mich auf Feedback unter
https://www.instagram.com/easylife_derpodcast/?hl=de!


Eure Isabelle #easylife


Quellen:




Beispiele zum Default Male Bias aus Carolin Criado Perez:
"Invisible Women"




Beispiel Anchor Bias aus Jack Nasher: "DEAL"




UN Women Progress Report 2015:
https://progress.unwomen.org/en/2015/embed/




"How to close gender pay gap"
https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---eddialogue/---actrav/documents/publication/wcms684156.pdf




"Social incentives for gender differences"
fhttps://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---eddialogue/---actrav/documents/publication/wcms684156.pdf




Beispiel für rein männliche Population in klinischen Studien:
http://irep.ntu.ac.uk/id/eprint/34759/1/12305_Faulkner.pdf


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