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Enregistrement W2941648811

Temporary Special Measures: A Possible Solution to Get More Women Into Politics

2018· article· en· W2941648811 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Julie Green

Notice bibliographique

RevueCanadian parliamentary review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJurisdictionParliamentIndigenousPoliticsLegislaturePolitical scienceGovernment (linguistics)Diversity (politics)Representation (politics)Legislative assemblyLegislationWork (physics)LawEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In some ways, the Legislative Assembly of the Northwest Territories has been a trailblazer in terms of diversity of representation in Canada. Since full responsible government returned in 1983, a majority of its MLAs have been Indigenous, as have all but two of its premiers. Moreover, Nellie Cournoyea became the first Indigenous woman to become premier of a province or territory in Canada and only the second woman ever to hold a premiership in the country. In terms of electing women to the Assembly, however, it has lagged behind many other jurisdictions. Currently only two MLAs are women (10 per cent of the Assembly) and since 1999 the Assembly has only surpassed this number of women MLAs once – three (or 15.8 per cent in 2007). In order to become a more representative body, the territorial Assembly unanimously adopted a motion to ensure at least 20 per cent of MLAs are women by 2023, and at least 30 per cent of MLAs are women by 2027. In this article, the author explains the concept of temporary special measures to achieve this goal. She outlines the experience of Samoa, another small jurisdiction with Westminster roots in which women were substantially underrepresented in parliament, to demonstrate how the NWT might reach these benchmarks. She concludes by noting that temporary special measures are one way of increasing women’s representation in assemblies, but others may work as well depending on the jurisdiction’s political culture and institutions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,004

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission2
Résumé présentoui

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