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Enregistrement W4406624881 · doi:10.1017/s1049096524000271

Gender Diversity and Inclusion in Canadian Security Studies

2025· article· en· W4406624881 sur OpenAlexafffundabout
Constance Duncombe, Stéfanie von Hlatky, Fernando G. Nuñez-Mietz, Maria Rost Rublee, Stephen M. Saideman

Notice bibliographique

RevuePS Political Science & Politics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensCarleton UniversityMcGill UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense Nationale
Mots-clésDiversity (politics)Political scienceInclusion (mineral)Gender diversityGender studiesSociologyLawCorporate governanceManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Although much research confirms a gender gap in political science and its subfields internationally, only recently have scholars analyzed country-specific conditions for women within the field. Our study contributes to this national-level examination of gender diversity and inclusion by examining the extent to which a gender gap within the subfield of security studies, identified in the international literature, also is present in Canada. Research on gender representation and gendered experiences mostly centers on the academic workforce in the United States. However, in this article, we share the results of a multi-method investigation into the state of gender diversity in Canadian security studies—a national context in which the university sector has signaled a strong commitment to diversity and the government has actively promoted gender equality in official policy. By analyzing data collected from an online survey of security studies scholars in Canada and a document analysis of Canadian security-related journals and selected security studies syllabi, this contribution provides evidence that women are underrepresented in Canadian security studies and experience the subfield in less positive ways. We discuss the implications of these findings for the security studies subfield and suggest paths for future research and key recommendations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,316 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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