Integrating gender analysis into research: reflections from the Gender-Net Plus workshop
Notice bibliographique
Résumé
Gender equality has been a crosscutting issue in Horizon 2020 with three objectives: gender balance in decision-making, gender balance and equal opportunities in project teams at all levels, and inclusion of the gender dimension in research and innovation content. Between 2017 and 2022, the EU funded, in collaboration with national agencies, 13 transnational projects under "GENDER-NET Plus" that explored how to best integrate both sex and gender into studies ranging from social sciences, humanities, and health research. As the projects neared completion, forty researchers from these interdisciplinary teams met in November 2022 to share experiences, discuss challenges, and consider the best ways forward to incorporate sex and gender in research. Here, we summarize the reflections from this workshop and provide some recommendations for i) how to plan the studies (e.g., how to define sex and/or gender and their dimensions, rationale for the hypotheses, identification of data that can best answer the research question), ii) how to conduct them (e.g., adjust definitions and dimensions, perform pilot studies to ensure proper use of terminology and revise until consensus is achieved), and iii) how to analyze and report the findings being mindful of any real-world impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».