Gender Segregation in Vocational Education
Notice bibliographique
Résumé
Gender inequalities at labor market entry : a comparative view from the eduLIFE project / Moris Triventi ... [et al.] -- Vocational training and gender segregation across Europe / Emer Smyth, Stephanie Steinmetz -- Educational systems and gender segregation in education : a three-country comparison of Germany, Norway and Canada / Christian Imdorf ... [et al.] -- Gender segregation in occupational expectations and in the labour market : international variation and the role of education and training systems / Steffen Hillmert -- Regional gender differences in vocational education in Bulgaria / Petya Ilieva-Trichkova, Rumiana Stoilova, Pepka Boyadjieva -- Explaining the dynamics of occupational segregation by gender : a longitudinal study of the German vocational training system of skilled crafts / Katarzyna Haverkamp, Petrik Runst -- The need for social approval and the choice of gender-typed occupations / Verena Eberhard, Stephanie Matthes, Joachim Gerd Ulrich -- Two sides of the same coin? Applied and general higher education gender stratification in Canada / Ashley Pullman, Lesley Andres -- Gender segregation in Australian science education : contrasting post-secondary VET with university / Joanna Sikora
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».