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Enregistrement W4412204386

Sexisme på arbejde:Genkend, forebyg og håndtér

2024· book· da· W4412204386 sur OpenAlexaff
Jo Krøjer, Sara Louise Muhr, Mie Plotnikof, Eva Sophia Myers, Anna Franciska Einersen, Sorcha MacLeod, Lea Skewes

Notice bibliographique

RevueResearch at the University of Copenhagen (University of Copenhagen) · 2024
Typebook
Langueda
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Educational Sciences
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNondestructive testingPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<i>Sexisme på arbejde</i> er skrevet til ansatte og ledere på danske arbejdspladser, der ønsker at være en del af løsningen, men som samtidig er i tvivl om, hvordan vi kommer sexisme til livs. Bogen introducerer, definerer og demonstrerer, hvordan sexisme fungerer og kommer til udtryk. Hvad enten du er leder, HR-medarbejder eller ansat, får du redskaber og metoder til at forebygge og håndtere sexisme på arbejdspladsen. <br/>Bogen tager afsæt i over 800 vidnesbyrd, som er indsamlet, da #metoo-bølgen skyllede ind over det danske arbejdsmarked i 2020. Her dokumenterer hundredvis af akademikere på alle niveauer og fra samtlige danske universiteter, at sexismen trives i bedste velgående i akademia. Med dette stærke blik for sexisme, som den kan komme til udtryk og virke og opleves i alle mulige arbejdssituationer, præsenterer bogen ny viden om årsager til, effekter af og løsninger på sexisme. Både for den enkelte og for arbejdspladsen som helhed. <br/><i>Sexisme på arbejde</i> viser, hvordan vi alle er involveret, også uden at tænke over det – og samtidig giver den redskaber til at skabe et arbejdsklima med trygge, respektfulde rammer, der sikrer alle ansatte, uanset køn, alder, ansættelse og position.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6460,294

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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