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Enregistrement W3033595895 · doi:10.14515/monitoring.2018.6.01

Social transformation of gender and sexuality as viewed by I.S. Kon

2018· article· en· W3033595895 sur OpenAlexaboutno aff
Irina Tartakovskaya, Igor I. Lunin

Notice bibliographique

RevueMonitoring obŝestvennogo mneniâ: èkonomičeskie i socialʹnye peremeny · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman sexualityTransformation (genetics)Social transformationGender studiesSociologyPsychologySocial psychologySocial changePolitical scienceBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article examines the influence of Igor Kon on many aspects of modern research in the field of gender and sexuality. The authors conclude that it was Igor Kon who identified several key trends describing the current state of gender order in sexuality, namely, individualization and pluralization of cultures and lifestyles. It seems that the better way to speak about sexuality is not to refer to single or “normative models” but about a set of sexualities. In the proposed work, the variety of combinations of different gender identities with a multitude of sexual preferences is shown on the example of the theory of sexual configurations proposed by Canadian researcher Sari van Anders. The article emphasizes that, as I. Kon warned, it is gender relations and sexuality that are currently at the center of the agenda, since many more serious social problems are extrapolated to them. Cultural and, in particular, gender diversity is perceived by many people as the threat of losing the most basic landmarks in an unpredictable and changeable world. The article provides examples of different types of public policy in relation to binary and non-binary gender categories in different countries of Europe, Asia and North America.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,293 · 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
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'admission1
Résumé présentoui

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