Are We There Yet? Advancing Women at Work in Canada and Australia: Similar Goals, Different Policies
Notice bibliographique
Résumé
Differences in opportunities and outcomes in the workplace are inherent in a free and competitive market. However, when differences between individuals and groups are identified as resulting from particular policies, behaviours or attitudes, any resulting inequality may be identified as unfair. Increasingly, unfair disparities in societies and their workplaces are regularly challenged. Many of the unfair disparities are recognised as caused by unfair discrimination (Anker, 1997). The International Labour Organization Convention (ILO) No. 111 (ILO, 1958) defines discrimination as ‘any distinction, exclusion or preference made on the basis of race, colour, sex, religion, political opinion, national extraction, or social origin, which has the effect of nullifying or impairing equality of opportunity or treatment in employment or occupation’. Yet, the argument for addressing this ideal of ‘equality of opportunity’ is complex. Ekmekci (2013) identifies the difficulties as the determination of whether any process should be based on equality of opportunity or equality of outcome. In addition, there is the difficulty of determining what exactly constitutes a process for addressing unfair disparity due to the haziness of what constitutes discrimination and controversy in the meaning as well as policy implications of equality (Tomei, 2003).
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».