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Enregistrement W1966159370 · doi:10.1111/1467-7660.00262

Democratization and State Feminism: Gender Politics in Africa and Latin America

2002· article· en· W1966159370 sur OpenAlexaff
Philomina Okeke‐Ihejirika, Susan Franceschet

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Change · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensAcadia UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocratizationFeminismPoliticsState (computer science)Gender studiesDemocracyContext (archaeology)Latin AmericansPolitical scienceSociologyIdeologyPolitical economyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article addresses the link between state feminism and democratization in the global South. The authors use the contrasting cases of Chile and Nigeria to show some of the factors that encourage women to exploit the opportunities presented by transitions to democracy, and link the outcome of state feminism to the strategies and discourses available to women during democratization. Based on evidence from the cases analysed, the authors propose that the strategic options available to women are shaped by at least three factors: (1) the existence of a unified women’s movement capable of making political demands; (2) existing patterns of gender relations, which influence women’s access to arenas of political influence and power; and (3) the content of existing gender ideologies, and whether women can creatively deploy them to further their own interests. State feminism emerged in Chile out of the demands of a broad–based women’s movement in a context of democratic transition that provided feminists with access to political institutions. In Nigeria, attempts at creating state feminism have consistently failed due to a political transition from military to civilian rule that has not provided feminists with access to political arenas of influence, and the absence of a powerful women’s movement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,015
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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