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Enregistrement W6941206004 · doi:10.11575/prism/34069

Illegal Questions

2007· other· en· W6941206004 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2007
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPretextCircumstantial evidenceSubpoenaGovernment (linguistics)Subject (documents)Population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For example, section 8(1) of Alberta's Human Rights, Citizenship and Multiculturalism Act is typical of most provincial human rights legislation in this regard. It reads: "No person shall use or circulate any form of application for employment or publish any advertisement in connection with employment or prospective employment or make any written or oral inquiry of an applicant ...that expresses ... any limitation, specification or preference ... or that requires an applicant to furnish any information concerning race, religious beliefs, colour, gender, physical disability, mental disability, age, ancestry, place of origin, marital status, source of income or family status of that person or of any other person." The theory in barring employer inquiries is that if the employer cannot ask the employee about these attributes, it will possess no knowledge of them and, accordingly, it cannot illegally discriminate by considering them. Even informal banter over dinner about an applicant's marital partner, children, and age is ill-advised. Inquiries about what an applicant did in previous jobs should reflect more on qualifications than on age. One should be careful about stereotypes about another's religious practices to avoid such assertions as, "We are a very collegial group. Often we eat out together, but you wouldn't be able to do that." Or "the fitness centre is excellent, but I don't suppose you would go there." Job interviews might be conducted with the applicant behind a screen so that the interviewer could not see what the applicant looks like. This would prevent a visual observation of such characteristics as the applicant's age, race, disability unrelated to performance, and gender. Even then, the applicant's voice would likely betray the applicant's gender and age. The screen would hinder visual observation of the applicant's grooming, dress, and demeanour, which are legitimate hiring decision factors.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0110,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2740,108

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,176 · 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'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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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