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Enregistrement W2604722628 · doi:10.1017/s0008423915000505

Les carrières ministérielles au Québec : Existe-t-il des différences entre les femmes et les hommes?

2015· article· fr· W2604722628 sur OpenAlexaffabout
Manon Tremblay, Daniel Stockemer, Réjean Pelletier, Matthew Kerby

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCarrionArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Puisant dans la littérature sur le processus de nomination au cabinet ainsi que celle sur les carrières ministérielles et les mobilités qu'elles comportent, ce texte examine l'hypothèse selon laquelle le taux de promotion et de rétrogradation ministérielles à l'intérieur d'un cabinet diffère pour les femmes et les hommes. Afin de vérifier cette hypothèse, nous avons constitué une base de données qui intègre les quelques deux cents personnes qui ont servi comme ministres au Conseil exécutif du Québec entre 1976 et 2012. L'analyse quantitative consiste en des statistiques descriptives et des modèles négatifs binominaux; elle prend en considération plusieurs variables telles que l’âge, l’éducation, et les mandats passés en politique. Nos résultats montrent que les carrières ministérielles des femmes et des hommes se déroulent selon une trajectoire commune. De manière plus précise, les femmes et les hommes entament leurs carrières ministérielles avec des responsabilités mineures, mais l'expérience ministérielle s'accumulant, les ministres des deux sexes décrochent des responsabilités de plus en plus importantes. En d'autres mots, les carrières ministérielles des femmes ne sont pas à la traîne de celles des hommes. Ce constat oblige à nuancer l'idée que les carrières ministérielles des femmes seraient moins glorieuses que celles de leurs compagnons.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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