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Enregistrement W2048333380 · doi:10.4000/ejas.10463

Introduction: North American Women in Politics and International Relations

2015· article· en· W2048333380 sur OpenAlexaboutno aff
Isabelle Vagnoux

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of American Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWifePresidential electionPoliticsDemocracyPresidential systemLatin AmericansPolitical sciencePresidential campaignLawHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isabelle Vagnoux1 "We can't be more machista than the Argentines," former President Bill Clinton reportedly quipped in 2008, when his wife Hillary Rodham Clinton was battling in the Democratic primaries of the presidential election, shortly after Cristina Fernandez de Kirchner had been elected President of Argentina in 2007, and following Michelle Bachelet's election in Chile the year before.The United States more 'machista' than Latin America in politics ?A challenging issue that was tackled during the French Institute of the Americas' annual conference, December 4-6, 2013, which gathered over 150 scholars working on Women in the Americas at Aix-Marseille Université, France.The selection that follows was part of a panel devoted to Women, politics and international relations in the Americas.Only those focusing on the United States and Canada are presented in this issue of the European Journal of American Studies.While four pieces are devoted to a variety of aspects of women's representation and influence in politics, three others focus on American women in international relations or diplomacy.1. Of underrepresentation 2 Empirical research and statistics show indeed that the United States is not faring very well in terms of women's political representation and influence although significant nuances may exist between the local, state and national levels.As of August 2014, the Interparliamentary Union ranks the United States 86th out of 152 with a meagre 18.2% in

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,008

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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