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Enregistrement W2733765574 · doi:10.1017/s000842391700049x

Finding Feminism(s) in Canadian Political Science Scholarship: Diversity and Resistance in an Era of Global Uncertainty

2017· article· en· W2733765574 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Dobrowolsky, Fiona MacDonald, Tracey Raney, Cheryl N. Collier, Pascale Dufour

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of WindsorToronto Metropolitan UniversityUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeminismScholarshipPoliticsDiversity (politics)Political sciencePleasureGender studiesSociologySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is with great pleasure that we present this special issue showcasing contemporary feminist political research, theories and practices in Canada. In an era characterized by global movements and numerous transformations that range from the economic to the environmental, the political to the cultural, from macro- through to micro-scales, including complex debates about the fluidity of gender, and where “backlash” against the symbols and agents of past feminist activism is rife, this special issue queries where do we find feminism(s) today? The responses to this question, as well as to the interrogation of the place of gender in the discipline of political science more generally, are undoubtedly diverse and contested. The collective efforts contained in this special issue feature a mere taste of the rich range of thought-provoking recent scholarship on feminisms. And even with this necessarily condensed portrayal (the articles in this issue are shorter than is normally the case to allow for more work to be featured), the special issue is ground-breaking in that it marks the first time the Canadian Journal of Political Science/Revue canadienne de science politique has dedicated an entire issue to topics of gender and feminisms.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,308 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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