la proportion d'enseignantes chercheuses en mathématiques (section 25/26) et de 20%, ce chiffre est stable depuis 20 ans.
à ce sujet on pourra consulter l'exposé de Laurence Broze aux Journées Parité 2019 (clic).
le MESRI a produit un rapport sur les freins à la carrières des enseignantes-chercheures (clic) dans lequel on peut trouver des réponses et des recommandations.
les stéréotypes génèrent de l'auto-censure en partie responsable de la faible proportion de filles comme le montrent les sociologues M. Blanchard, S. Orange et A. Pierrel dans l'article (également disponible dans les bibilothèques du LMBA): Filles+Sciences: une équation insoluble? Enquête Sur les Classes Préparatoires Scientifiques. (clic)
comme l'explique la psychologue I. Régner dans sa conférence au CIRM, les stéréotypes entrainent également une baisse de performances chez les filles on appelle ce phénomène la menace du stéréotypes, voir le lien: Effet interférent des stéréotypes de genre sur les performances des filles.
les stéréotypes génèrent des biais cognitifs qui altérent notre jugement, voici 2 textes tout public relatant l'expérience "John VS Jennifer" réalisée par des chercheurs en psychologie : YaleScientific, https://second.wiki/wiki/efecto_jennifer_y_john
vous pouvez tester votre sensibilité aux stéréotypes en utilisant le test d'associations implicites de Harvard
concernant les biais de sélection, voir également les documents du paragraphe suivant.
l'Université de Lausanne a édité un guide pour former les enseignant-es chercheu-ses aux stéréotypes et limiter les biais de genre, ce guide est à la fois une excellente présentation des différents biais et un document riche en bonnes pratiques voir: Clic
le MESRI a produit une circulaire pour les CoS afin de lutter contre les biais de sélection: Assurer-l-egalite-de-traitement-dans-les-procedures-de-recrutement-garantir-l-egalite
enfin, la vidéo suivante (8min) met en scène des situations biaisées de recrutement: Recruitment Bias in Research Institutes