简介

科学团队的多样性往往是创造力和创新的催化剂(Misra等人，2017；Smith-Doerr等人，2017)，许多研究表明，性别多样性，性别的公平代表权，对科学团队的发展、过程和结果很重要(Bear和Woolley，2011；霍尔等人，2018；Misra等人，2017；Riedl等人，2021；Smith-Doerr等人，2017；伍利等人，2010)．此外，研究还发现，团队中女性比例越高，集体智力就越高(Riedl et al.，2021；伍利等人，2010)，并且性别平衡的团队会导致团队过程的最佳结果(Bear和Woolley，2011；Carli,2001；普普斯和马丁，1990)．当科学家们听说女性比例会影响团队绩效时，他们经常会问:“需要多少比例?为什么女性比例会影响团队成功?”

这些问题的答案仍不清楚。迄今为止，大多数关于性别构成对科学团队影响的研究仅使用定量指标(例如，比较团队名册和文献计量数据)(Badar等，2013；李,2005；勒贝克等人，2020；Pezzoni等人，2016；瓦格纳2016；曾等人，2016)．虽然这些量化指标提供了一个合理的起点，但它们强调的是女性的存在，而不是她们的融入或参与程度，而这可能会持续下去象征主义在科学团队中。正如Smith-Doerr et al. (2017),报道

我们通过文献的旅程证明了在团队和工作场所中女性和少数族裔科学家的简单存在与他们的充分融合之间的关键差异(第140页)。

同样，Bear和Woolley (2011)对来自多个学科的文献进行了元分析，发现当多元化的团队成员被整体整合时，团队多样性有助于创新。相反，在团队成员多样化但失败的研究中，这些团队经常依赖于令牌成员并没有真正地和那些多元化的成员充分地融合。熊和伍利(2011)建议，球队名册上的女性比例应研究如下:

仅仅审查某一机构或职务中的妇女人数是不够的。为了真正有效，还应考虑和促进妇女在科学团队中发挥的作用，以便产生增加性别多样性的实质性好处(第151页)。

这些最近的研究标志着文献中对团队多样性看法的范式转变，因为在历史上，团队多样性被视为负面的。1997年，Baugh和Graen (1997)描述了有女性和少数族裔的团队被认为效率较低。Benschop和dooreward (1998)描述了团队如何简单地(重新)制造性别不平等，他们认为为女性提供机会的团队没有未来。Guimerà等(2005)声称，尽管多样性可能会激发创造力，但它通常会引发冲突和沟通不畅。今天，为了创造新的知识和解决复杂的全球问题，在文献中被广泛接受，在团队科学(SciTS)，知识创新，创造性等科学方面的研究已经证明，团队中的多样性对过程，互动和结果很重要(Bear和Woolley，2011；霍尔等人，2018；Misra等人，2017；Riedl等人，2021；Soler-Gallart,2017；Ulibarri等人，2019；伍利等人，2010)．

许多研究人员呼吁采用不同的方法来研究团队中的女性。Madlock-Brown和Eichmann (2016)写道，“我们需要多管齐下的方法，以处理持续存在的性别差距问题”(第654页)。Bozeman等人(2013)，他解释说，我们从文献计量学的角度理解合作，但需要更多的定性研究来了解合作的意义以及合作的非正式方面，包括指导、根深蒂固的偏见和平衡合作(Reardon，2022)．此外，许多关于团队中女性的研究都是在课程设置中与本科生进行的，而不是在真实的科学团队中进行的。从根本上说，为了理解科学合作中的性别模式，需要定性和混合方法研究方法，研究科学团队发展的过程，而不仅仅是团队结果(Keyton等，2008；Wooten等人，2014)．

假设

这项研究集中在12个跨学科的大学科学团队，这些团队是2015年至2020年一项机构团队科学计划的一部分，旨在培养、整合和转化科学专业知识。团队科学是由小团队或大团队合作进行的研究(库克和希尔顿，2015)．该项目包括多种形式的评估，包括参与者观察、焦点小组、访谈和多个时间点的调查。更具体地说，通过使用团队互动的混合方法数据来探索性别多样性，以调查两个主要研究问题:(1)女性在科学团队中的角色是什么?(2)女性如何影响团队互动?

12个团队的成员完成了关于他们人际关系的社交网络调查，包括他们向谁寻求建议，谁是导师，谁是学生委员会的成员，他们从谁那里学习，以及他们与谁合作。社会网络分析研究微观层面的个人行为，宏观层面的关系模式(网络结构)，以及两者之间的相互作用(Stokman，2001)．在团队科学的背景下，社会网络分析提供了关于互动如何与团队成功相关以及团队使用的社会过程如何支持知识创造过程的见解(Cravens et al.，2022；Giuffre,2013；Granovetter,1977；爱等人，2021；Zhang等人，2020)．利用这些数据，我们计算了入度每个团队成员与其他团队成员的关系。Indegree量化了其他团队成员的数量，这些成员表示他们与给定的个人有选择的关系。例如，建议等级计算报告从此人那里获得建议的其他团队成员的数量。为了比较各个团队的结果，我们采用了程度和程度的测量方法按比例缩小的由受访者的数量来说明可能的个人联系总数。通过这些社交网络测量，我们可以根据目前的团队科学文献和其他学科来测试五个假设，这些假设是关于女性如何影响团队互动和协作的。

假设1:在指导和学生委员会网络中，女教师的学位将高于男教师。在建议和领导网络中，男性教职员工的学位将高于女性教职员工。

假设2:男性在职业生涯的各个阶段都比女性更有可能被认为是团队中的领导者，这是通过在领导网络中拥有更高的平均等级来衡量的。

假设3:各种网络将被关联如下:

  1. 一个。

    领导力和建议网络将呈正相关。

  2. b。

    辅导网络与领导网络或建议网络不呈正相关。

  3. c。

    指导和学生委员会将相互关联。

假设4:与男性相比，女性的社会关系和协作关系更为正相关。

假设5:与没有女性高管的团队相比，在有女性高管的团队中，非教师团队成员会有更多的社会联系。

这些假设是基于文献中关于性别不平等在组织中持续、潜在和微妙的再现方式(Acker，1992；Benschop和dooreward，1998；科尔,2004；弗雷泽,1989；高恩和波兹曼，2016；Madlock-Brown和Eichmann，2016；斯普拉格和史密斯，1989)．许多关于性别多样性影响的理论都假设团队会复制社会化的行为模式。齐默尔曼及韦斯特(1987)写道，性别不是一个生物学概念，而是一种社会建构，“涉及社会引导的感性、互动和微观政治活动的综合体，这些活动将特定的追求视为男性和女性‘本性’的表达”(West和Zimmerman，1987)．因此，性别是由社会组织创造的，并在我们的日常生活和我们彼此互动的方式中表现出来(巴特勒，1988)．性别，虽然是一种社会建构，但也是一种影响社会行为和互动的有影响力的图式(West和Zimmerman，1987)．

根据Zimmerman和West (1987)和巴特勒(1988)，性别社会化的过程包括谁是领导者，领导者应该如何行动，甚至领导者应该是什么样的。许多研究发现，即使女性的地位或对团队的贡献很高，她们也可能不被视为领导者(Bunderson，2003；狄马索等人，2007；Humbert & Guenther，2017；乔希,2014)．其他研究发现，男性在群体中更有影响力，即使他们是少数(克雷格和谢里夫，1986)，而有女性和少数族裔的团队被认为效率较低(Baugh和gren，1997)．此外，尽管领导职责经常依附于特定的角色，但它们也可以基于对团队成员的个人素质或能力的感知来授予和执行(Butler，1988)．例如，如果一名女性是首席研究员(PI)，团队中的一名男性也可能被视为领导者，反之亦然。这些授予的角色可能会影响个人的责任，并进一步巩固谁是团队的概念领袖．

对女性和男性角色的看法也会影响他们在会议中被分配的职责，以及他们在工作场所应该履行的职责。在学术界，教师经常被期望参与服务工作支持大学、学科和社区。服务性工作可能包括指导、建议和在委员会服务。最近的研究证实了学术界长期以来的看法，即在控制职位、种族/民族和纪律的情况下，女性在这方面花费的时间要多得多服务工作与男性同事(瓜里诺和博登)相比，2017；Misra等人，2011；>2015)．在STEM学科中，女性花在指导上的时间比例高于男性(女性21%，男性15%)(Misra et al.，2011)．研究人员尚未探究团队科学是否加剧或缓解了服务工作中的这种差异。

文献表明，女性和男性的合作模式是不同的。在职业生涯的每个阶段，女性教师和学生都参与了几乎所有领域的跨学科研究(Rhoten和Pfirman，2007)．此外，女性往往比男性有更多的合作者(Bozeman和Gaughan，2011)，研究发现，良好的人际关系与女性的成功有关(Madlock-Brown和Eichmann，2016)．团队中有一名高级女性是否有可能创造出一种合作文化，让那些在团队中传统上可能被边缘化的非教职员工联系得更紧密?在这里，我们通过比较团队中有和没有高级女性的非教职员工的连通性来评估这一点。

在某种程度上，缺乏对性别多样性在科学团队中的重要性的理解，主要是由于研究成员人口统计资料，而不是研究团队如何运作，包括知识交流、权力动态和对团队成功至关重要的团队发展过程(Smith-Doerr et al.，2017)．这项研究超越了团队组成，通过分析相关数据来扩展和检查现实世界的科学团队，以回答以下问题:女性在科学团队中的角色是什么;以及女性如何影响团队互动?

方法

样本

这项研究是在美国西部地区的R1大学进行的。本研究的主要样本是12个自主组建的跨学科科学团队，他们具有不同的研究重点，他们是2015年至2020年大学资助的竞争性团队科学项目的参与者。为了申请资金，每个团队都提交了一份书面申请，并在一个pitch fest(对他们提议的项目进行简短的口头介绍)中竞争，然后由评审团队进行密集的问答环节。被选中的跨学科团队的主题在stem相关领域广泛定义。这些团队被期望为高水平的项目目标做出贡献，其中包括:

  1. 1.

    提高大学对多维、系统问题的兴趣

  2. 2.

    利用一系列学科和领域的优势和专业知识

  3. 3.

    将投资格局转向团队科学/协作努力的投资

  4. 4.

    制定大规模的提案;高水平的研究和学术产出;新的、富有成效的、有影响力的合作

这些首要目标是通过让团队报告各种结果指标来衡量的，包括出版物、提交的提案和获得的奖项。

团队科学项目的参与分为两个队列，每个队列持续24-30个月。然而，第二组的一个团队在12个月后离开了该项目。在项目期间，团队每3-4个月与行政领导、团队科学研究团队和一些外部合作伙伴会面，以提供所述里程碑的进展更新，并获得反馈和指导。在整个项目中，大约每隔几个月通过个性化培训/研讨会提供额外的支持。这些课程提供了关于团队科学原理、社会网络分析解释、营销/品牌、多样性和包容性、机会识别、慈善筹款、技术转让、愿景和团队管理/领导力的额外指导。有些培训是由多个团队参加的，但这些培训通常是专门为每个团队的需求和发展阶段设计的。另外一个团队自愿参加了这项研究，但不是正式项目的一部分。这个团队也是自己组建的，是一个跨学科的团队，通过联邦拨款获得了一大笔奖金。为了保持匿名，这13个团队被随机分配了一个从1到13的数字，在这项研究中，他们的团队编号被引用。第二组被完全排除在研究之外，因为有两位作者是这个团队的成员。

数据收集

在整个以大学为基础的团队科学项目中，在多个时间点收集了多种类型的评估数据，包括参与者观察、焦点小组、轮流数据、名册、访谈和调查。这项研究利用了来自花名册、参与者观察、现场记录和对社交网络调查的回应的结果数据。本文的数据来自节目结束时的社交网络调查或最近的相关数据点。从相似的时间点选择数据遵循Wooten等人的建议。2014)，他区分了科学团队的开发、过程和结果指标。

花名册

各团队提交的名单中包含了包括姓名、电子邮件、自认为的性别、头衔、学院、部门和在团队中的角色(即PI、成员、研究生等)在内的人口统计信息。在项目期间，名册每年更新一次，并提供可供定义的数据年长的女人而且青年教师以及其他人口统计类别。

社会网络调查

在项目结束后，花名册上的每个团队成员都会收到一封电子邮件，并被要求完成一项在线社交网络调查，该调查有两个部分:人口统计问题和社交网络关系问题(见附录表)2)．遵循IRB协议#19-8622H，参与是自愿的，所有受试者都在社交网络调查中按姓名识别，以便完成社交网络的构建。在数据分析和结果报告前删除姓名。

为了确保受访者可以选择自我识别的性别，社交网络调查包括了一个人口统计学问题，要求参与者通过填写空白区域来自我识别自己的性别，而不是从规定的下拉列表中选择。这就是本文中用于分析的性别属性。两名受访者没有回答性别人口调查问题，这些参与者使用了名册数据。不同问题的缺失程度没有差异。受访者要么完成了调查，要么没有。

网络调查的关系问题询问了互动指导、建议、领导以及与团队其他成员的协作关系的存在和不存在。第一组问题是由研究团队开发的，主要是为了收集加入团队以来的科学合作信息。调查问，你有谁:

  • 谈论可能的联合研究/想法/概念/联系

  • 从事过研究、合作、技术项目或咨询项目

  • 参与过联合出版物、演讲或会议进程

  • 研究或提交资助提案;一起担任学生委员会的成员(或者是论文/论文委员会的成员)

第二组问题集中在团队内部的社会关系，包括:

  • 我从[学习]这个人］

  • 我向[寻求建议]这个人］

  • 我和[这个人为了好玩

  • ［这个人他是团队的领导者

  • ［这个人他是我的导师

  • ［这个人是朋友

  • ［这个人给我动力

参与者观察和现场记录

一名研究人员为每个团队参加了2至6次团队会议，以收集观测数据。但有两个例外，即团队1没有面对面的团队会议，排除了参与者的观察;第5组不同意在他们的会议上接受观察。会议结束后，研究人员记录了现场笔记，以提供对团队发展进展的定性见解，他们的协作模式，以及Marvasti (2004)．实地说明支持了女性高管分类(见附录表)1分类定义)。除了花名册信息外，许多团队都有独立的领导团队，他们会面并确定团队的科学方向。如果一个团队的领导团队中有一名女性，就像实地记录中记录的那样，那么他们就会被认定为拥有一名女性年长的女人．

统计分析

RStudio (R Studio团队，2020)用于分析社交网络数据。数据用外度、倾斜度和平均度进行汇总。一个人的外向度是衡量有多少其他团队成员从团队中得到了建议、指导等。另外，一个人的程度是衡量有多少其他团队成员报告从这个人那里得到了建议或指导。平均度是指一个人在一个网络(Giuffre, Giuffre, Giuffre，2013；Hanneman和Riddle，2005)．为了比较各个团队的结果，通过受访者数量来衡量程度和程度，以考虑个人可能的连接总数(这是团队规模和回复率的函数)。因此，按比例划分的程度是为给定类别命名该团队成员的团队所占的比例。例如，如果一个团队成员的导师等级是0.10，那么有10%的回应团队成员认为这个人是导师。对缩放度的置信区间计算使用t-由于样本量有限的分布。

社会关系问题集的回答也被单独分析，然后组合进行进一步的统计分析。创建了三个衡量标准:合作、社会和专业支持。来创建被称为协作，将以下问题结合起来:参与过研究、合作、技术项目或咨询项目;参与联合出版物、演讲或会议记录;从事或提交一项拨款提案。来创建被称为社会这些措施是:我和(这个人)一起出去玩，(这个人)是朋友。最后，创建度量称为专业支持，措施:我向【此人】咨询，【此人】是我的导师，与我一起担任过学生委员会的委员(或者是你的论文/学位论文委员会的委员)被结合起来(见附录表)2浏览术语及相关调查问题)。

此外，利用社会网络关系问题的数据构建了多个社会网络图，其中节点代表团队成员，如果A感知到与B的关系，则从参与者A到参与者B之间存在一条边。例如，在导师关系网络中，从A到B的链接表示A认为B是导师。

现场记录分析使用常数比较方法(Mathison，2013)，就Marvasti (2004)．

分类

为了分析目的，根据人口统计数据创建了三种分类。年长的女人说明领导团队中有女性PI或女性。教师被定义为助理，副教授和正教授。Non-faculty被定义为本科生、研究生、博士后、研究助理、社区合作伙伴和项目经理。在这项研究中，78.5%的教师和77.6%的非教师完成了调查(见附录图)。1参阅回应率及附录表格1有关术语和定义)。

结果

人口数据

204名团队成员中，超过一半的160人(78.2%)完成了调查。在160名受访者中，84%的女性和73%的男性完成了调查。表格1按团队号提供人口统计数据。团队规模从最低的6人到最高的30人，团队成员的平均数量为15人。这所大学有七个学院，所有的球队都有三到七个学院的代表。

表1团队人口统计信息和调查回复率。
全尺寸表

假设测试

以下是五个研究假设的检验结果。

假设1:在指导和学生委员会网络中，女性教师的学位将高于男性教师，在建议和领导网络中，男性教师的学位将高于女性教师。

第一个假设旨在调查女性是否被认为做了更多的服务性工作和情感劳动(指导和学生委员会网络)，而男性被认为是领导者(领导者和建议网络)(Guarino和Borden，2017；Misra等人，2011；>2015)．

数字1在四个社会网络图(指导、学生委员会、领导和建议)中比较每个团队中男性和女性的平均学位值。图中数据。1不要支持这样的假设，即更多的团队成员去了女性教师那里担任指导和在学生委员会任职。此外，数据并不支持更多的团队成员向男性教师寻求建议或将他们视为领导者的说法。

图1:对于每个团队和每个社交网络，计算女性和男性团队成员的平均缩放度。
图1

这些数据是相互对照的，其中圆点的大小反映了完成调查的团队成员的数量。当受访者数量较低(一个小点)时，缩放程度预期更有变数，而当受访者数量较高(一个大点)时，缩放程度预期变数较小，更能代表整个团队的看法。每个图表都报告了一个不同的社会网络问题(导师、学生委员会、建议和领导者)。

全尺寸图像

无花果。1然而，指导网络确实说明了研究中的团队要么参与指导，要么不参与指导。在女性拥有较高师徒关系的团队中，男性在师徒关系网络中也拥有较高的师徒关系。这表明指导是团队特定的，而不是性别特定的。这与其他关于团队流程的研究一致，这些研究发现团队规范(如指导)会影响团队的行为和流程(Duhigg，2016；温特等人，2012)．

假设2:男性在各个职业阶段都比女性更有可能被认为是团队中的领导者，这是通过在领导网络中拥有更高的平均等级来衡量的(表2)2)．

表2大学教职员与非教职员平均学位比例谁是领导者社交网络，有95%的置信区间。
全尺寸表

商学、政治学和社会学的文献报告称，男性更有可能被视为领导者(Baugh和gren，1997；邦德森,2003；克雷格和谢里夫，1986；狄马索等人，2007；亨伯特和冈瑟，2017；乔希,2014)．基于此，我们假设这些看法也会出现在科学团队中(表2,无花果。2)．在这项研究中，教职员工和非教职员工都更有可能被认为是团队的领导者;然而，基于95%置信区间(CI)，这一发现没有统计学意义(表2)2)．

图2:对于每个团队，计算领导者网络中女性和男性、教职员工和非教职员工的平均等级。
图2

每种教员类型的男性和女性的数值是相互对照的。与非教职员工相比，教职员工更有可能被视为领导者，但在科学团队中，男性和女性担任领导者的比例没有显著差异。

全尺寸图像

数字2说明了男女教员和非教员的学位比例，这表明教员比非教员更有可能被认为是领导者。尽管如此，在团队成员报告科学团队的领导者是男性还是女性方面，没有显著差异。

假设3:基于社会化的性别感知，各种网络将被关联如下:

  1. 1.

    领导力和建议网络将呈正相关。

  2. 2.

    辅导网络与领导网络或建议网络不呈正相关。

  3. 3.

    指导和学生委员会将相互关联。

第三个假设关注的是性别感知是否会导致某些网络图相互关联。之前的研究发现，男性更有可能被视为领导者(Baugh和gren，1997；邦德森,2003；管家,1988；克雷格和谢里夫，1986；狄马索等人，2007；亨伯特和冈瑟，2017；乔希,2014)，女性更有可能被视为导师或照顾者(Guarino和Borden，2017；Misra等人，2011；>2015)．这些观念沉淀在用来描述男人和女人的语言中(斯普拉格和马索尼，2005)．

图3:每个节点(圆)代表一个社交网络，两个圆之间边缘的厚度与所有团队中给定网络之间的平均皮尔逊相关性成正比。
图3

我们发现，建议、领导和导师网络高度相关，但与学生委员会网络相关性较弱。

全尺寸图像

基于这些文献，我们假设领导和建议网络将相互关联，因为领导和给出建议都暗示着更大的权力差异。其次，师徒网络会不与领导或建议网络相关，因为指导与护理活动更密切相关，而这些活动被认为更女性化。第三，导师和学生委员会网络将相互关联是因为这些行为与照顾有关。在这里，我们测试了与领导力相关的网络是否相关，以及与导师和服务工作(如在学生委员会服务)相关的网络是否相关。

数字3.说明了四个网络图(指导、学生委员会、建议和领导)的相关性，并报告了其重要性。第一个性别感知，即领导力和咨询网络是相关的，被数据验证了。在本研究中，领导和建议网络是相关的(0.83)。然而，师徒网络会不与领导力相关(0.82)，不支持建议(0.84)。这些网络图是相关的，表明那些报告其他团队成员是领导者的团队成员也报告他们从他们那里得到了建议和指导。最后，师徒关系图和学生委员会关系图相关的假设也没有得到数据的验证(0.32)。一个可能导致这些结果的因素来自于一些研究，这些研究表明，感知到的组织支持以及感知到的领导支持与工作场所的创造力和满意度相关(Handley等人，2015；Moss-Racusin等人，2012；史密斯等人，2015)．在团队中，被认为是领导者的成员可能会为团队中的其他人提供支持。值得注意的是，这些研究并没有在研究结果中明确考虑性别。

假设4:与男性相比，女性的社会关系和协作关系更为正相关。

越来越多的文献试图理解人际关系和知识创新之间的联系(参考盲法)。我们通过考虑合作、社会和专业三种类型的互动在科学团队中是如何交织在一起的来研究这一点。这一假设的目的是仔细考察男性和女性的合作模式以及人际关系与知识创造之间的联系。为了创建这个假设中的测量，社会网络调查的问题被结合起来。例如，测量社会是一个组合:我和[这个人]出去玩是为了好玩，[这个人]是我的朋友(有关所有度量的描述，请参阅分析部分)。

为了测试团队成员合作的比例，考虑到他们也与这些人有社交关系，我们确定了与这个人有社交关系的团队成员，然后计算他们也与这些成员合作的比例。测量结果见表3.作为比例协作．表内其他项目3.都是以类似的方式开发的。

表3社会、协作和专业支持网络的重叠比例。
全尺寸表

虽然我们的研究结果没有显示男性和女性之间的统计差异，但我们发现男性和女性都有交织在一起的关系。如果一个团队成员在一个网络中(例如，协作)，那么这个人很可能也在他们的另一个网络中(例如，社交)。此外，在合作、社会和专业支持网络中拥有交织关系的男性的总体比例在所有比例中都较高，除了社会给予专业支持的比例(表3.)．

假设5:与没有女性高管的团队相比，在有女性高管的团队中，非教师团队成员会有更多的社会联系。

许多研究试图梳理不同合作风格的性别方法，以及这是否对科学合作有任何影响(Bozeman et al.，2013；Madlock-Brown和Eichmann，2016；Misra等人，2017；曾等人，2016)．为了建立在这一文献的基础上，这个假设测试了高级女性领导对高级女性合作的影响，如果有的话，以及她们对网络的影响。

数字4说明当有女性担任高级职位时，整个团队的比例平均程度。团队平均程度高，说明团队成员多，团队互动、社交多。有高级女性的团队的平均比例为0.28，没有高级女性的团队为0.20 (t以及p= 0.44;科恩的D效应量0.51)。图中的第二幅图。4说明当有女性担任高级职位时，非教职人员的比例平均学位。有高级女性的团队的平均比例为0.27，没有高级女性的团队为0.16 (t以及p= 0.42;科恩的D效应量0.55)。因此，没有证据表明高级女性会影响团队中的社会互动。

图4:计算每个团队和团队中非教职员工在社会网络中的平均比例度。
图4

然后，根据团队中是否有高级女性领导，将这些平均比例的程度指标分开，所有团队的平均值用黑色单杠标记出来。基于这些数据，有女性担任高级职位的团队与没有女性担任高级职位的团队的社交互动似乎没有系统性差异。在没有高级女性的团队中，非教师的平均比例学位= 0.16。在有高级女性的团队中，非教师的平均比例学位= 0.27。（t以及)p-value = 0.42。

全尺寸图像

讨论

本研究通过分析团队发展和过程数据，探讨了性别多样性对12个科学团队的影响。它调查了两个主要的研究问题:女性在科学团队中扮演什么角色?以及女性如何影响团队互动?我们最初认为，以前的研究无法充分解释女性在科学团队中的作用以及女性如何影响团队互动的主要原因，部分是由于缺乏定性和混合方法的研究。我们最初的假设是基于科学团队重现现有的不平等模式的假设(Butler，1988；West和Zimmerman，1987)．然而，正是通过本研究的五个假设的发展以及随后对相关数据的分析，我们了解到我们的假设在很大程度上是不被支持的。

大量研究发现了在授予补助金方面存在系统性歧视和偏见的证据(Ginther et al.，2011)、接受出版物(Lerback et al.，2020；Salerno等人，2019)，描述女性的语言(Ross et al.，2017)、晋升决策(Régner等，2019)，奖励(Mitchneck et al.，2016)，以及获得研究资源(Misra等人，2017)以及其他不可见和不被承认的障碍和边缘化形式(Rhoten和Pfirman，2007；>2015)．为什么我们的数据没有重复这些发现?我们总结如下可能的解释。

对SciTS文献的初步研究发现，团队科学原则可能同时支持女性在科学领域的进步;作为补充，在科学团队中纳入女性可能会增加这些团队的成功(McKean，2016；伍利等人，2010)．此外，在科学团队中包括女性和代表性不足的人群有可能“成为女性科学研究的有力切入点”(Rhoten和Pfirman，2007，第72页)。同样，在社会学中，Soler-Gallart (2017)发现，当科学家以克服性别障碍和歧视为目的参与对话关系和互动时，整个团队都有积极的好处。团队科学能促进女性的科学事业吗?如果高功能的科学团队破坏而不是复制现有的等级制度和按性别划分的互动模式，那么团队科学不仅是加速知识创造的工具，而且是促进更有权力、更公正、更公平的职业发展的工具，这种可能性就会增加。

文献记载了如何将历史上代表性不足的身份纳入派系改变态度和行为(Soler-Gallart，2017)．Allport等(1954)的研究发现，当内部群体的成员与外部群体的成员密切接触并建立联系时，偏见就会减少。最初，关于内群体和外群体的理论是用来描述种族和民族关系的;然而，最近的研究将这些发现推广到其他主题，包括性别偏见和歧视(Pettigrew和Tropp，2006)．今天，许多研究已经证明，群体间的接触和联系可以改善群体间的态度(Allport等人，1954；布鲁尔2007；Dovidio等人，2012；小矮星彼得和特罗普，2006)．科学团队是否有可能创建包含而不是排斥女性的小组?

这项研究中的团队不是孤立创建的，也不是孤立发展的。这些团队可以获得团队发展资源，如SciTS文献、团队科学培训，并获得行政专业知识和支持。本研究选择的大学的晋升和终身教职待遇允许教师包括跨学科和团队成就。为这些团队提供资金、培训、建设和奖励的结构已经就位。其中许多资源、干预措施和结构是由9名妇女和1名男子组成的小组设计和领导的。女性尤其强调从团队组建到建立和奖励成功的多样性、公平性和包容性。此外，许多会议是定制的，以满足个别团队的需要。这些促进者创造了一个派系？虽然我们没有测试这些干预措施和结构的影响，但之前的其他研究假设，修改现有的和经常过时的结构将对女性的结果产生积极影响(Gibbons等人，1994；汉森,1999；Rhoten和Pfirman，2007)．另一项研究发现，当团队成员参与对话关系和互动，而不是利用声望来获得权力时，他们更愿意在面对新信息时重新思考概念(Soler-Gallart，2017)．具体来说，在科学领域的女性方面，Rolison (2000，2004)提出了一个假设，建议明确应用《教育法第九条》原则来支持学术界的女性。她认为，为妇女提供平等的筹资机会和资源将导致平等的成功机会。另一项研究认为，他们团队成功的关键在于包容女性、社区和来自社区的其他不同观点(Soler-Gallart，2017)．我们的研究结果表明，我们团队中的少数女性可能已经加入了派系在学术界，即使只是短暂的。

需要注意的是，我们不认为我们的研究结果准确地反映了整个大学或学术界的情况。小组的观察和由此产生的实地记录记录了许多关于性别不平等和不平等的情况，在这些情况下，妇女被剥夺权力，并有有限的机会为团队作出贡献。此外，我们有信心，这些团队中的女性有与我们的发现相矛盾的个人经历。缺乏证据并不表明存在平等。然而，这些结果确实表明，有目的的科学团队可能会为女性提供更大的机会来扩大她们对科学的贡献(McKean，2016；Rhoten和Pfirman，2007；伍利等人，2010)．

限制

先前关于性别和科学团队的研究使用文献计量数据来理解合作模式。其他关于团队的研究在实验室中使用学生和其他志愿者创建了团队。虽然这项研究是独特的，对文献有贡献，但由于数据基于现实世界的科学团队，我们发现了六个局限性。

首先，几个团队对参与SciTS研究有顾虑，一个团队在一年后离开了该项目，导致这些团队的数据有限。第二，团队可能经历了所谓的霍桑效应(K. Baxter et al.，2015)，他们的表现有所不同，因为他们是一项研究的一部分，而且有一名研究人员定期参加团队会议。所有与研究人员的位置性相关的参与者观察都在现场笔记中有很好的记录(P. Baxter和Jack，2008；格林伍德,1993；Marvasti,2004)．

第三，我们定义了女性高管以一种对有或没有正式头衔的女性都包容的方式。的年长的女人根据正式标题和实地记录给出了命名。在我们研究的一些团队中，女性是PI或在指定的领导职位上，有正式头衔，而其他团队的领导团队中有女性。这些团队中的女性可能因为她们在团队中的地位而被视为领导者，但她们的领导力并没有与这些头衔相关的头衔、奖项和认可。

第四，研究参与者可能对导师，建议,领袖．我们预计在研究计划中会有不同的解释，因此结合假设4中的数据来检测和解释定义中的潜在差异。然而，我们承认，生活经验，一般来说，给个人不同的观点。政治学文献发现，当人们想象一个领袖在美国，许多特征都更男性化(例如，穿西装，高大)(巴特勒，1988)．第五，在这项研究中，我们没有衡量团队的成功;因此，我们无法解释不同的交互模式如何转化为团队绩效。然而，持续的资助取决于由预先确定的指标衡量的绩效，包括资助数量、出版物、发明专利和其他成功标志。

最后，所有社交网络研究的一个局限性是数据都是在单个时间点收集的。因此，在我们的样本中，团队交互的时间变化不能被解释。例如，我们无法辨别社会关系还是科学合作是先出现的。我们只知道这两件事都发生在调查进行的时候。此外，在调查完成时，一个人可能还没有建立一段关系，或者他们已经忘记了之前的一段关系。

结论、建议和未来研究

我们为未来的研究提供了三个关键建议。首先，统计上无关紧要的科学结果很少在文献中被分享。因此，发表所有扩大研究的努力，以扩大和加速对女性在科学团队中的作用的理解是至关重要的(Bammer et al.，2020；奥利弗和波阿斯，2019)．

其次，由于私人和联邦资助者要求在拨款申请中包括团队科学专家作为pi的科学，科学的格局正在迅速变化。我们建议研究人员扩大他们的关注点，并研究科学团队如何改变科学文化。研究问题可能包括:支持多元化团队如何转化为科学和学术界的文化变化?科学跨学科团队是否为历史上被边缘化和被剥夺权利的群体提供了更多的机会?最后，为了对科学团队中有助于专业知识的因素有一个全面的理解，我们建议将研究的理论重点放在团队发展和流程上。这将包括探索科学促进、边做边学以及其他导致知识整合和实施的隐性专业知识形式的研究(而不是专注于招聘和人口统计)。

第三，现有研究将性别定义为二元(男性/女性)。这种短视的观点在社会上已经无关紧要了。性别不是一个生物学概念，而是一个社会建构，“它涉及到一个复杂的社会引导的感知、互动和微观政治活动，这些活动将特定的追求作为男性和女性‘本性’的表达。”’”(韦斯特和齐默曼，1987，第125页)。因此，性别是由我们日常生活的社会组织和我们彼此互动的方式所创造的。人们通常认为这种区别是自然社会的结构就是对这些男女差异的回应。正因为如此，像我们这样的研究人员继续花费时间和资源提出植根于二元性别的研究问题。未来的研究应该扩大多样性和性别的定义，包括对性别的非二元定义，扩大我们衡量包容性的方式，探索权力失衡如何阻碍专业知识，并研究权力平衡如何促进专业知识。

总之，我们的研究中缺乏性别影响团队角色和行为的证据，与其他SciTS研究一致，这些研究发现团队组成并不是自动导致知识创造和创新的灵丹妙药(Duhigg，2016；奥利弗和波阿斯，2019)．许多SciTS研究已经证明了流程对团队组成和关系的重要性，以建立成功的团队(Boix Mansilla等人，2016；高恩和波兹曼，2016；霍尔等人，2018；Zhang等人，2020)．也许科学团队比孤立的研究人员产生更多引用和更大影响的原因(Wuchty等人，2007)是他们通过所有成员的真实整合来利用现有的专业知识。

将来，当科学家们问:“一个团队中女性的理想比例是多少?”，可以这样回答:“这与女性的数量无关，而是与团队中的女性如何被整合和赋权有关。”