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Enregistrement W2944759311 · doi:10.1017/s0003055402390476

Gendering World Politics: Issues and Approaches in the Post–Cold War Era. By J. Ann Tickner. New York: Columbia University Press, 2001. 262p. $45.00 cloth, $17.50 paper.

2002· article· en· W2944759311 sur OpenAlexaff
Sandra Whitworth

Notice bibliographique

RevueAmerican Political Science Review · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamPoliticsState (computer science)International relationsField (mathematics)SociologyMedia studiesPolitical scienceCold warGender studiesSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

J. Ann Tickner's Gendering World Politics revisits—in the best sense of the term—many of the same themes she explored in her pathbreaking 1992 book, Gender in International Relations. The current volume comes almost a decade after that first book appeared—a decade during which both the field of international relations and the subfield of feminist IR have seen dramatic change and, especially in the case of the latter, exponential growth. Gendering World Politics brings us up to date on the current state of debates within IR and provides a thoroughgoing and sophisticated introduction to what is now a very sizable feminist IR literature. Perhaps the most important contribution of this book, however, is that it allows Tickner to move forward an agenda she has been exploring for a number of years now, to encourage “conversations” between mainstream and feminist IR, and, in particular, to ask why authentic conversations, despite a decade of both turmoil and growth, have not been more forthcoming. As she writes in the Preface, “I have spent much of this time trying to understand why the intellectual gulf between different IR approaches is so wide and why conversations between proponents of these various approaches can be so difficult” (p. x).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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