Notice bibliographique
Résumé
This study extends the literature on gender, language, and the professions by examining the language practices of two participants from the communities of practice (Eckert & McConnell-Ginet 1992; Lave & Wenger 1991) of physicians in emergency medicine departments in the French-speaking province of Quebec, where the percentage of women who are becoming medical doctors is the highest it has ever been – higher than in other Canadian provinces, higher than the national average, and still growing (Kondro 2007). I argue that the growing number of women in this male dominated profession strongly depends on their success in adapting themselves and their lifestyles to an institutional structure that accommodates men and the lifestyles of men. The following study analyzes transcript data from two interviews with a male and a female physician. The research questions being pursued in the analysis are the following: How do these physicians discursively construct and negotiate their professional identity(ies)? What roles do gender and status play in their negotiation of these identities? The findings show that participants’ use of positioning (Davies & Harré 1990; Eckert & McConnell-Ginet 2003) and narrative contribute to the construction of this community of practice as relatively masculine and may point to one of the reasons women continue to be underrepresented in this profession.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».