intake: mur_bilancio_genere — Bilancio di genere università (studenti + personale)

[Gabrymi93]

Tipo di intake

candidate

Domanda guida o uso previsto

Come si distribuiscono studenti e personale universitario per genere? Dove sono concentrate le donne? In quali discipline (STEM vs non-STEM)? Come cambia la presenza femminile nella carriera accademica? Serie storica dal 2014.

Fonte principale

MUR — USTAT (portale dati istruzione superiore)

• Dataset CKAN: dati-per-bilancio-di-genere → http://dati.ustat.miur.it/dataset/dati-per-bilancio-di-genere
• Org su dati.gov.it: ministero-universita-e-ricerca
• 24 risorse CSV con DataStore attivo
• Licenza: Italian Open Data License v2.0

Perimetro iniziale

Risorse su studenti (immatricolati, iscritti, laureati per genere + classi di voto, classi a prevalenza di genere) e personale (docenti, ricercatori, TA per genere, età, qualifica, ambito STEM). Include anche governance e dottorandi.

Perché vale la pena incubarlo

• HVD categoria Statistics con focus su genere e inclusione
• Unico dataset MUR che incrocia studente + personale universitario
• Include indicatori STEM — cruciale per analisi divario di genere
• Serie storica dal 2014 — trend decennale
• Tema ad alta rilevanza civica e policy (PNRR M5, strategia parità di genere)

Output minimo atteso

• Mart mur_bilancio_genere con indicatori per ateneo/anno/genere su studenti e personale
• Notebook v0: evoluzione presenza femminile in università (studentesse vs docenti, STEM gap)

Prossimo passo operativo

Eseguire toolkit run full su perimetro studenti e personale accademico. Governance e TA in secondo step.

Note o rischi noti

• Le risorse hanno nomi in italiano con descrizioni in Excel di tracciato record
• Include tabelle di lookup (COD_Atenei, COD_FoET2013, COD_Grade) — utili per join
• Encoding latin-1, delimitatore ;