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Enregistrement W2268814471 · doi:10.7202/1037205ar

Still Working in the Shadow of Men? An Analysis of Sex Distribution in Publications and Prizes in Canadian History

2016· article· en· W2268814471 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Elise Chenier, Lori Chambers, Anne Frances Toews

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Historical Association · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Gender and Feminism Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSimon Fraser UniversityUniversity of Alberta
Mots-clésCeremonyExcellenceCONTESTHuman sexualityGender studiesShadow (psychology)Inclusion (mineral)SociologyPsychologyHistoryPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project was inspired by the Canadian Historical Association’s June 2014 awards ceremony at which the majority of prize winners were men. Why, we wondered, are so few women awarded prizes outside the areas of women’s history, the history of sexuality, and the history of childhood and youth? First, we asked who is working in history? To what degree have departments achieved gender parity in hiring? Do women produce work at a rate proportional to their presence in departments? We collected data in three categories: book reviews, other journal content, and books published between 2004 and 2013. We found that women produce fewer books than do men. Women’s books are less likely to be reviewed than are books written by men and few men review books written by women, a fact with significant implications for both advancement and the inclusion of women in the wider curriculum. Women produce a number of articles proportionate to their presence in the discipline; we suggest that this is because articles require less time of one’s own than do books. It is time to revisit openly and explicitly how academic excellence is determined, and how structural forces produce the sexual inequalities documented here and elsewhere.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0180,040
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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