Stories from the Front Lines: Making Sense of Gender Mainstreaming in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Gender mainstreaming (GM) is a strategy used by governments to promote gender equality. It entails integrating gender and intersectional considerations into all aspects of policy work, including policy formulation, implementation, and evaluation. However, its success in achieving gender equality and social transformation has been limited. Drawing on implementation research and narrative analysis, this article explores the micro-level dynamics and the local actors that help shape the character and outcome of gender mainstreaming. Using narrative analysis, we explore how GM specialists within the Canadian public service make sense of their role, and we identify the strategies they use to make gender matter in policy work. By examining their stories of isolation, disempowerment, and resistance, we uncover the administrative and political forces that shape not only the “space” for gender work but also the opportunities for individual activism and resistance. These stories convey how, by engaging in these micro-level strategies, GM specialists both challenge and reinscribe, at the macro level, technocratic representations of GM and of policy work in general. We conclude with some reflections on the insights that micro-level analysis and implementation research can bring to the study of gender mainstreaming.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,070 | 0,032 |
| Communication savante | 0,017 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».