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Enregistrement W4406930260 · doi:10.1111/gwao.13233

Gendering Diplomatic Careers. Distance and Time in International Assignment Practices Among 600 French Diplomats

2025· article· en· W4406930260 sur OpenAlexafffund
Romain Lecler, Yann Goltrant

Notice bibliographique

RevueGender Work and Organization · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésPolitical scienceSociologyDemographic economicsGender studiesEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Over the past few decades, diplomatic organizations have recruited increasing numbers of women as career diplomats. However, research in the fields of both expatriation and diplomacy emphasizes that transnational careers have been historically monopolized by men, that most “trailing spouses” are still women, and that men's transnational careers still take precedence in dual‐career couples. Our study uses the “gender turn” in diplomatic studies to better understand how gender disparities continue to structure diplomatic careers, even as more women take on primary roles in expatriation. We focus on international assignment practices that we redefine as “gendered diplomatic practices”. We present an original random sample of 300 male and 300 female French diplomats employed in 2015. We show that men cover 1.5 times more distance than women throughout their careers, and that they travel 1.3 times further for each international assignment. We also show that men spend 14 years abroad on average, 3 years more than women. In addition, women spend 1 year longer in each assignment to avoid frequent relocation. These gendered disparities hold for diplomats who access managerial positions. They underscore the necessity for ongoing research and efforts to address sex disparities in transnational careers and measure the gendering of diplomatic practices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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