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Enregistrement W4392021910 · doi:10.51644/9780889208605

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2006· book· en· W4392021910 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw, Rights, and Freedoms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnonymityInternet privacyComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across North America a growing body of “chilly climate” research documents the role played by environmental factors in reproducing gender inequality: practices that stereotype, exclude and devalue women are persistently powerful forces in creating “glass ceilings” and maintaining “pink ghettos.” Women academics in North American universities and colleges offer an especially striking case for such research. Precisely because of their elite status, the accounts now emerging of the “chilly climate” faced by academic women throw into sharp relief the mechanisms that foster gender inequity throughout North American society. Collected in this volume are a number of reports and commentaries on “climate issues” as they affect women faculty in Canadian universities. They include Sheila McIntyre’s Memo , an account of gender harassment in the context of a law school that was first circulated in 1986; two reports by and about women faculty at the University of Western Ontario that were inspired by McIntyre’s Memo ; accounts of the reactions of male colleagues, the administration and the media to “climate” studies; and several chapters that critically reframe the discussion of chilly climate practices in terms of questions of race and sexual identity. Taken together, these reports and discussions demonstrate the importance of addressing the environmental roots of women’s continuing inequity both within and outside contemporary academia. They communicate specific experiences which testify to the existence of a chilly climate in our universities, and call into question any supposition that women and men have achieved equity to the degree that they could be said to work in “the same” environment in these institutions.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,010
Communication savante0,0160,021
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1170,043

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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