Gender Diversity and Inclusion Efforts within the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
Historically, the armed forces and the military in general, have been perceived as male-dominated institutions. This is supported by various statistics, which indicate that women usually constitute up to 20% of the military personnel in a given country. As of May 2023, women comprised slightly more than 16% of members of the Canadian Regular Force. The number has been steadily increasing. What is Canada’s strategy for integrating gender equality into its armed forces? Is the objective solely to increase the numbers? Is it only about the women? The aim of this chapter is to present and examine gender inclusion efforts within the Canadian Armed Forces (CAF), as well as to assess how they align with the Canadian government’s broader feminist approach. The paper provides an overview of the current state of gender integration in CAF, including statistical data on the representation of women in various military roles and branches. It also examines CAF’s organizational culture and climate, including attitudes towards gender diversity, experiences of harassment and discrimination, and efforts to foster a more inclusive environment. Secondly, this chapter analyzes the policy framework and institutional mechanisms that are in place to promote gender equality within CAF, including the Gender-based Analysis Plus (GBA+) approach and the Women, Peace, and Security agenda. Furthermore, this paper discusses support services and resources available to military personnel, such as Gender Advisors, diversity and inclusion training, and policies addressing gender-based violence and harassment.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 ».