MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2979122055 · doi:10.29173/cjs29599

Re-Inscribing Gender Relations through Employment-Related Geographical Mobility: The Case of Newfoundland Youth in Resource Extraction

2019· article· en· W2979122055 sur OpenAlexaffvenueabout
Nicole Gerarda Power, Moss E. Norman

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Sociology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobilitiesSociologyWorkforceAllianceGender studiesApprenticeshipResource (disambiguation)Gender relationsScholarshipEconomic growthSocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the popular representation of the masculine hero migrant (Ni Laoire, 2001), rural youth scholars have found that young men are more likely to stay on in their communities, while young women tend to be more mobile, leaving for education and better employment opportunities elsewhere (Corbett, 2007b; Lowe, 2015). Taking a spatialized approach (Farrugia, Smyth & Harrison, 2014), we contribute to and extend the rural youth studies scholarship on gender, mobilities and place by considering the case of young Newfoundlanders’ geographical mobilities in relation to male-dominated resource extraction industries. We draw on findings from two SSHRC-funded research projects, the Rural Youth and Recovery project, a subcomponent of the Community-University Research for Recovery Alliance (CURRA) and the Youth, Apprenticeship and Mobility project, a subcomponent of the On the Move Partnershi We argue that the spatial coding of gender relations in rural Newfoundland makes certain kinds of mobilities more intelligible and possible for young men, while constraining women’s. In other words, gender relations of rural places are “stretched out” (Farrugia et al., 2014) across space through the mobility practices of young men and women in relation to work in skilled trades and resource extraction industries. These “stretched out” gender relations are reproduced by the organisation of a sector that relies on a mobile workforce free from care and domestic work and familiar with manual work.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of SociologyMême sujetRural development and sustainabilityTravaux en français237 207