1. Gender Bias in Policy Making
Notice bibliographique
Résumé
Gender Bias in Policy Making"If you are basing your evidence on unrepresentative, biased samples then you cannot believe a word.In fact, it is worse than knowing nothing.Knowing things that are not so is worse than knowing nothing at all." 1 (Norman Glass)The ways "we know" and the "consequences of bias in evidence" 2 within these ways of knowing have been identified by researchers around the world as one of the main dangers to sound policy advice and good policy outcome.Experience with international impact assessments (IA) implementation suggests that not having any impact assessment might be better "than to have a bad one." 3 Sound public policy advice depends on many multifaceted, intertwined factors.Some argue that the current practice of policy advising in public administration is too reductive and fails to integrate a multiplicity of important perspectives and democratic obligations, i.e., a gender equality perspective.Others question its practicability and whether sound policy advice is even possible.This book is concerned with those tensions, and with the various ways of knowing and creating knowledge for and by public governance through impact assessment, with a specific focus on gender equality governance. ReseaRch Motivation, Questions and stRuctuReThe adoption of a gender lens in policy analysis represents an attempt to account for and overcome gender bias and to inform better, more effective policy and programme making, resulting in gender equity in accordance with human rights frameworks, including gender equality.Gender specific policy and programme analysis tools such as Gender-based Analysis (GBA) in the Canadian federal government and Gender Impact Assessment (GIA) in the European Commission in all their various forms have been introduced as analytical tools in the context 1 | United Kingdom 2006, 52.Norman Glass was the Director of the National Centre for Social Research in the United Kingdom. 2 | United Kingdom 2006, 51.Evidence is very broadly understood as "the knowledge derived from research" (Grey 1997, 1). 3 | Renda 2006, 135.294 | As in the EU's integrated guidelines, compare chapter 4.2.3.For an assessment of gender in IA practice, compare the Commission IA screening in sub-chapter 4.4.6.3 and Annex V. 295 | Stacey/Thorne 1985.296 | MacRae 2010.297 | Despite this fact, some literature, eager to promote the horizontal social clause as in Art. 9 of Treaty on the Functioning of the European Union, regards gender mainstreaming in the integrated IA as a role model for fostering social clause mainstreaming (Vielle 2012).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».