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Enregistrement W3166267914 · doi:10.17072/2218-9173-2021-1-131-142

Political agents or economic conditions: On factors of feminitives normalization in Western and Post-Soviet countries

2021· article· en· W3166267914 sur OpenAlexaboutno aff
Evgeniya V. Yakutova

Notice bibliographique

RevueARS ADMINISTRANDI (Искусство управления) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Studies in Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormalization (sociology)GeopoliticsPoliticsGlobalizationPolitical scienceDevelopment economicsPolitical economyEconomic systemEconomicsSociologySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Globalization is a global trend for most countries, despite their political, economic and cultural development. Globalization as a complex multifaceted phenomenon determines the image of the modern world. Through this process, domestic policy depends on globalization. This is also true for language policy of different countries which reflects the struggle for feminitives. Objectives: to identify the set of social and political factors contributing to the normalization of feminitives. Methods: cross-regional method, historical-genetic method. Results: the cases of six countries Western (France, Belgium and Canada) and post-Soviet (Russia, Ukraine, the Republic of Belarus) have been considered, the main factors contributing emerging disputes regarding feminitives, as well as their further normalization, have been identified. Conclusions: the agent factor in the form of feminist organizations and the economic factor (the level of economic development) in all the cases are considered a catalyst for emerging disputes regarding feminitives, as well as their normalization. Other factors are the women’s access to politics, a political regime that contributes or prevents the public discussion and normalization of feminitives, a geopolitical factor that is most typical for the post-Soviet countries, and a federal structure principle that has played a positive role in the Western countries.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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