Quantifier l'égalité au travail
Notice bibliographique
Résumé
La production de chiffres est au cœur des mobilisations féministes et des politiques du genre, que l’on pense aux quotas de femmes, aux indicateurs sexués, aux procès pour discriminations, au gender budgeting ou au décompte des féminicides. Vecteur potentiel d’une prise de conscience de l’existence de situations injustes et inacceptables, elle génère aussi des controverses sur ce qui doit être compté comme sur la façon de compter. Les écarts de salaire entre femmes et hommes en sont l’illustration parfaite : suivant les modes de calcul, on passe ainsi de 25 % à 9 %. Pourtant, les enjeux de pouvoir et de savoir soulevés par de tels outils restent souvent dans l’ombre.Centré sur la sphère du travail, cet ouvrage vise à combler ce manque avec un double objectif : montrer comment la sociologie de la quantification permet de penser de manière critique les politiques publiques d’égalité et les stratégies des organisations s’appuyant sur des nombres et des indicateurs ; analyser le cadrage de l’égalité professionnelle et salariale qui se cache derrière les chiffres pour en révéler les jeux et enjeux politiques.Il s’appuie sur des enquêtes approfondies en sciences sociales (sociologie, science politique, gestion, économie et droit) et des témoignages d’expertes engagées, en se nourrissant de la comparaison internationale (France, Angleterre, Danemark, Suède et Québec).
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 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 | 0,014 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».