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Enregistrement W2331197329 · doi:10.1177/1350506816643730

Prolegomena to a caring bureaucracy

2016· article· en· W2331197329 sur OpenAlexaff
Sophie Bourgault

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Women s Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBureaucracyDiscretionPoliticsPolitical scienceChorusFeminismSociologyPublic administrationLaw and economicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bureaucracy has had few admirers, as a quick perusal of 20th-century political and social theory readily indicates. In recent years, several feminist theorists have also joined this vociferous anti-bureaucracy chorus, denouncing bureaucracy’s excessively hierarchical, impersonal, cold and controlling nature. The goal of this article is to review these charges and to show why the term ‘caring bureaucracy’ is not an oxymoron. In the first two sections, the author considers the various reasons why bureaucratic structures are said to be bad both for the people who work in them (especially women) and for those who deal with them. The author proposes to discuss these charges in light of some research on feminist organizations and street-level bureaucracy (Ashcraft, Due Billing, Dubois). The intention is not to offer a paean to street-level discretion or to the claims of ‘the heart’ in public service; it is, rather, to underscore at once the beauty and the danger of discretion. It is also noted that feminist theorists ought to be cautious when they call for ‘flattened hierarchies’ and for fewer rules in large institutions – for these might work against the best interests of women. The last part of the article offers the outline of a caring bureaucracy and suggests avenues to be explored in future care ethics research.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,105
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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