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Enregistrement W2059728181 · doi:10.7202/057753ar

Une situation ambiguë : les hommes qui enseignent en études sur les femmes

2005· article· fr· W2059728181 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Margrit Eichler, Louise Vandelac, Denise Léonard, Huguette Dagenais

Notice bibliographique

RevueRecherches féministes · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Issu d'une vaste recherche intitulée Canadian Women's Studies Project, cet article analyse les réponses d'hommes qui ont enseigné des cours sur les femmes/féministes dans les universités canadiennes à des questions portant sur leur rôle dans ce champ. La situation de ces professeurs apparaît meilleure que celle des professeures, ils renncontrent moins de difficultés dans leur enseignement et ce sont les hommes qui, comme aux femmes, leur causent le plus de problèmes. Selon leurs motivations, ces hommes peuvent être regroupés en quatre types : 1) ceux qui ont un engagement émotif envers la cause des femmes; 2) ceux qui s'intéressent à la justice sociale en général; 3) ceux qui sont intellectuellement stimulés par la production féministe; et 4) les pragmatiques. Ironiquement, les hommes les plus sensibles aux contradictions de leur position sont les plus susceptibles d'y enseigner sur une base temporaire seulement alors que ceux qui sont le moins sympathiques au féminisme revendiquent, au contraire, le droit pour les hommes d'enseigner en études sur les femmes/féministes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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