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Enregistrement W2065065251 · doi:10.7202/058123ar

Les tests de sélection : une course à obstacles vers l’égalité économique des femmes

2005· article· fr· W2065065251 sur OpenAlexfundvenueno aff
Diane L. Demers, Karen Messing

Notice bibliographique

RevueRecherches féministes · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense NationaleMinistère de la DéfenseCentre for Heart Rhythm Disorders, University of AdelaideCanadian Armed Forces
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le marché du travail, nombreux sont les emplois bien rémunérés auxquels les femmes ne peuvent accéder. Elles font face à plusieurs obstacles dans la reconnaissance de leur capacité à occuper ces emplois ou à exécuter ces tâches, traditionnellement dévolus à des hommes. L'un des plus significatifs provient des tests de sélection qui favorisent le maintien du statu quo en fait de main-d’œuvre, ils reproduisent généralement les caractéristiques des personnes qui occupent le poste, le plus souvent des hommes, la fonction telle qu'elle est exécutée par celles-ci et requièrent des normes de performance fixées par l'employeur. Les auteures ont étudié ce phénomène à travers les décisions des tribunaux des droits de la personne et des arbitres de grief portant sur la contestation des résultats aux tests. En ce qui concerne les droits de la personne, la situation a passablement évolué. Les employeurs sont forcés d'expliquer tant les modalités d'exécution de la tâche que la nécessité des tests requis ou des performances recherchées. En matière d'arbitrage de grief, les mêmes règles s'appliquent. Toutefois, rares sont les contestations qui portent sur les tests eux-mêmes. Les féministes devraient mettre en question non seulement les applications des tests mais aussi la nature, la pertinence et l'importance des capacités évaluées.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,606
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,092 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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