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Enregistrement W2612959994 · doi:10.1177/1097184x17706400

The Discursive Resistance of Men to Gender-equality Interventions: Negotiating “Unjustness” and “Unnecessity” in Swedish Forestry

2017· article· en· W2612959994 sur OpenAlexfundno aff
Kristina Johansson, Elias Andersson, Maria Johansson, Gun Lidestav

Notice bibliographique

RevueMen and Masculinities · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Rural AffairsNordisk Ministerråd
Mots-clésPerformative utteranceMeritocracyPsychological interventionNegotiationResistance (ecology)Opposition (politics)Gender studiesGender equalitySociologyPolitical sciencePsychologyLawSocial sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article adds to the understanding of men’s discursive resistance in relation to gender-equality interventions at work. Using Swedish men forestry professionals as the empirical base, the result shows how discursive resistance were performative acts, part of the construction of the same gender-equality interventions and organizational contexts that they were perceived to describe. In this case, direct opposition to gender equality provided a limited discursive position and sets of logics available in practice. Instead, the possibilities to renegotiate gender-equality interventions as unjust and unnecessary required, we conclude that the industry’s ambition to hire and promote more women was perceived to have led to the use of affirmative action and the disruption of meritocratic principles and that the problems of gender equality were placed in the traditional forestry and among “prejudiced old men,” as oppose to the more “modern” and “women friendly” forestry of today.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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