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Enregistrement W2796183119 · doi:10.3917/risa.841.0005

La bureaucratie représentative : la présence de femmes aux postes d’encadrement dans la police a-t-elle une influence sur le nombre d’arrestations pour cause de violence sexiste ?

2018· article· fr· W2796183119 sur OpenAlexaff
Karen Johnston

Notice bibliographique

RevueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolicing Practices and Perceptions
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La théorie de la bureaucratie représentative repose sur le postulat que la représentation passive conduit à une représentation active des groupes minoritaires. Dans le présent article, nous nous intéressons à la représentation passive des femmes agents de police qui occupent des postes d’encadrement et à la représentation active des femmes par rapport aux taux d’arrestation pour violence sexiste au Royaume-Uni. Une grande partie des recherches existantes sur la bureaucratie représentative portent sur les bureaucrates de proximité et indiquent que le pouvoir discrétionnaire des bureaucrates minoritaires peut conduire à une représentation active. Notre article porte sur les échelons supérieurs d’une bureaucratie publique. Les recherches empiriques menées dans ce cadre s’appuient sur un ensemble de données recueillies au moyen d’un panel de femmes policières, qui représentent la variable indépendante, et sur les taux d’arrestation pour cause de violence sexiste, la variable dépendante. L’analyse révèle qu’il ne semble guère y avoir de représentation active des femmes par les femmes cadres supérieurs dans la police. Remarques à l’intention des praticiens Dans notre recherche, les praticiens dans le domaine des politiques et de la fonction publique trouveront des données empiriques qui indiquent que la représentation des minorités passe par des effets organisationnels dans les bureaucraties publiques.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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