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Enregistrement W3032471739 · doi:10.1080/03323315.2020.1754880

Mapping an agenda for gender equality in the academy

2020· article· en· W3032471739 sur OpenAlexaboutno aff
Pat O’Connor, Judith Harford, Tanya Fitzgerald

Notice bibliographique

RevueIrish Educational Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGender equalityGender studiesPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Higher educational organisations across the EU, and indeed globally, remain male-dominated. The fact that men occupy 86 per cent of all positions of Rector/ President/Vice Chancellor and 76 per cent of all full professorial positions, illustrates the way in which these organisations are designed by men for men. Their deeply embedded structural and cultural features reflect, reinforce and perpetuate patriarchal and more recently managerialist and neoliberal forces. This article provides an introduction to a Special Issue focussing on gender equality in higher education. Articles included offer a critique of how higher educational institutions across Ireland, the UK, Canada, Australia and New Zealand are addressing the perennial issue of gender equality. The Special Issue emanates from a symposium funded by the Irish Research Council and hosted in the Royal Irish Academy, Dublin, in October 2018. The papers are organised according to three over-arching themes: the gendered character of academia; female leadership in academia; and gendered organisations. It concludes with suggestions regarding a future research agenda.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,727
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,231 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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