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Enregistrement W4230262325 · doi:10.1108/s0195-631020150000031014

List of Contributors

2015· other· en· W4230262325 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueLabor market dynamics and wage inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanPublishingLibrary scienceVocational educationBulgarianSociologyPolitical scienceMedia studiesHistoryLawArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citation (2015), "List of Contributors", Gender Segregation in Vocational Education (Comparative Social Research, Vol. 31), Emerald Group Publishing Limited, Bingley, pp. ix-x. https://doi.org/10.1108/S0195-631020150000031014 Publisher: Emerald Group Publishing Limited Copyright © 2015 Emerald Group Publishing Limited Lesley Andres Department of Educational Studies, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada Hans-Peter Blossfeld European University Institute, Florence, Italy Pepka Boyadjieva Institute for the Study of Societies and Knowledge, Bulgarian Academy of Sciences, Sofia, Bulgaria Sandra Buchholz Department of Sociology, University of Bamberg, Bamberg, Germany Pierre Doray Département de sociologie, Université du Québec à Montréal, Montréal, Canada Verena Eberhard Federal Institute for Vocational Education and Training, Bonn, Germany Katarzyna Haverkamp Institute for Small Business Economics, University of Göttingen, Göttingen, Germany Kristinn Hegna Department of Education, University of Oslo, Oslo, Norway Steffen Hillmert Department of Sociology, University of Tübingen, Tübingen, Germany Petya Ilieva-Trichkova Institute for the Study of Societies and Knowledge, Bulgarian Academy of Sciences, Sofia, Bulgaria Christian Imdorf Institute of Sociology, University of Bern, Bern, Switzerland Yuliya Kosyakova European University Institute, Florence, Italy Stephanie Matthes Federal Institute for Vocational Education and Training, Bonn, Germany Ashley Pullman Department of Educational Studies, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada Liza Reisel Institute for Social Research, Oslo, Norway Petrik Runst Institute for Small Business Economics, University of Göttingen, Göttingen, Germany Joanna Sikora School of Sociology, Australian National University, Canberra, Australia Jan Skopek European University Institute, Florence, Italy Emer Smyth Economic and Social Research Institute, Dublin, Ireland Stephanie Steinmetz Department of Sociology, University of Amsterdam, Amsterdam, Netherlands Rumiana Stoilova Institute for the Study of Societies and Knowledge, Bulgarian Academy of Sciences, Sofia, Bulgaria Moris Triventi European University Institute, Florence, Italy Joachim Gerd Ulrich Federal Institute for Vocational Education and Training, Bonn, Germany Book Chapters Gender Segregation in Vocational Education Comparative Social Research Gender Segregation in Vocational Education Copyright Page List of Contributors List of reviewers Editorial Board Preface Gender Segregation in Vocational Education: Introduction Part I: International Comparisons Gender Inequalities at Labour Market Entry: A Comparative View from the eduLIFE Project Vocational Training and Gender Segregation Across Europe Educational Systems and Gender Segregation in Education: A Three-Country Comparison of Germany, Norway and Canada Gender Segregation in Occupational Expectations and in the Labour Market: International Variation and the Role of Education and Training Systems Part II: Intra-National Comparisons Regional Gender Differences in Vocational Education in Bulgaria Explaining the Dynamics of Occupational Segregation by Gender: A Longitudinal Study of the German Vocational Training System of Skilled Crafts Part III: Educational Choices and The Life Course The Need for Social Approval and the Choice of Gender-Typed Occupations Two Sides of the Same Coin? Applied and General Higher Education Gender Stratification in Canada Gender Segregation in Australian Science Education: Contrasting Post-Secondary VET with University About the Authors

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,366

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7440,751

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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