Notice bibliographique
Résumé
It is a great honor and pleasure to have this opportunity among so many friends to discuss issues that have become increasingly central to our profession. It is a testament to our partial progress towards gender equality that Conference organizers believed that these issues were sufficiently important to showcase in a keynote address. Such topics rarely received even a walk-on role when I entered the profession. I graduated from law school in the late 1970s without having a single course by or about women. There were no women’s law associations, and I saw no women partners when I was interviewing for jobs. What is most striking to me now is how little of it was striking to me then. Most of us did not perceive the absence of women or women’s issues as a problem. It was just how law, and life, were. Today, the legal landscape has been transformed. But we still have a version of what I have called the “‘no problem’ problem.” Women’s increasing representation and visibility in the profession is taken as evidence that “the woman problem” has been solved. A widespread assumption is that barriers have been coming down, women have been moving up, and it is only a matter of time before full equality becomes an accomplished fact. In a recent survey by the ABA Journal, only a quarter of female lawyers and three percent of male lawyers thought that
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,058 |
| Communication savante | 0,010 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».