IMPLEMENTASI AFFIRMATIVE ACTION KUOTA PEREMPUAN DALAM PARTAI POLITIK DAN LEMBAGA PERWAKILAN RAKYAT DAERAH (Studi di Wilayah Kota Malang)
Notice bibliographique
Résumé
In the 2009 legislative general election, there were 793 definitive candidates, consisting of 528 men and 265 women. Therefore, the average percentage of definitive female candidates from the whole parties was 33% and in general it seems that the percentage was above 30%. But, an affirmative action as stated on the law on the election of the house of representative members in Malang city in 2009 was not reached, since the number of the elected female legislative representative was still under quota of 30%. Factors causing such less optimum affirmative action in political parties and the house of representative in Malang city are as follows: (1) the political context dominated by men so that the women’s interest was less accommodated. (2) the social context dominated by men so this resulted in masculine practices and (3) the cultural context dominated by a patriarchal tradition resulting a social construction on the division of men and women, and the legal factor through the decision of the constitutional court that did not condition the legislative candidates based on the highest voters, instead of the number order. Kata Kunci: affirmative action, perempuan, partai politik, lembaga perwakilan rakyat daerah
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».