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Enregistrement W4367017623 · doi:10.46692/9781447350385.004

Sharing By Gender

2019· other· en· W4367017623 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSharing Economy and Platforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2017, Canada issued the world’s first health card for a baby that does not state the child’s sex. Requested by non-binary, transgender parent, Kori Doty, who identifies as neither male nor female, the British Columbian ID carries a ‘U’ in the box where a child’s sex is ‘normally’ specified. But when it comes to gender and our interpretation of it today, what exactly is ‘normal’? Yes, gender is certainly the topic of the decade. The sheer mention of the word that originated from the Old French ‘gendre’ or ‘type’ and the Latin ‘genus’ meaning ‘birth, family or nation’ is likely to ignite multifarious opinions, wherever and whenever it is raised. We are living in an era of economic, social and environmental flux, witnessing an increased societal consciousness of the need for justice, fairness and the rejection of previously accepted norms. Sharing is at the heart of these shifts and is not just about tangible asset sharing, but offers a redefinition of ‘other’, a sharing of power and an understanding that what has previously dominated won’t do so for much longer. 2018 marked 100 years since women in the UK first got the vote, yet we are still subjected to sexism, violence and are vastly underrepresented in the political realm worldwide. The unacceptable statistics speak for themselves – each minute, 28 girls are married before they are ready and up to 35% of women today have experienced sexual or physical violence. The gender pay gap knows no borders; whether you’re a farmer in Nigeria, or Jennifer Lawrence in Hollywood, it’s likely you’ll only be paid two-thirds as much as your male equivalent. But something is shifting. From #MeToo to the Time’s Up campaign,53 women have had enough. We’re witnessing the emergence of a Sharing system based on fairness, mutual respect and caring. Often cited as a strong attribute of femininity, though some would say that is a stereotype too, sharing is indissolubly linked with caring, a quality that is being applied to create new systems that empower all genders rather than maintain the patriarchal status quo. In the past five years, we’ve seen a proliferation of initiatives enabling women to share everything from cars to cash.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,015
Communication savante0,0140,015
Science ouverte0,0010,015
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,014

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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
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