MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6945234896 · doi:10.21410/7e4/ae0frp

Variations En Genre et Acceptabilité (ELIPSS 2021)

2022· dataset· fr· W6945234896 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCentre de données socio-politiques · 2022
Typedataset
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsRelation (database)Term (time)Context (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le but du projet est de voir dans quelle mesure l’écriture inclusive est tolérée, acceptée ou rejetée dans l’usage courant, notamment en fonction de l’appartenance politique et/ou sociologique. Nous proposons pour cela de tester un certain nombre de formats possibles, la dénomination générique d’ « écriture inclusive » incluant en réalité de nombreuses possibilités (par exemple étonné.e, acteur.rice, M/Mme/Mix – certaines formes rencontrant déjà une résistance y compris dans les milieux favorables à l’écriture inclusive, comme étonnéE, étonné(e)). Notre hypothèse est que l’écriture inclusive commence à entrer dans les moeurs mais reste polarisante : bien tolérée dans certains milieux, elle l’est moins dans d’autres. The aim of the project is to see the extent to which inclusive writing is tolerated, accepted or rejected in standard usage, in particular with respect to political and/or sociological identity. To do this, we propose to test a number of possible formats, since the generic term “inclusive writing” in reality covers numerous possibilities (for example actor/actress, Mr/Mrs/Ms), and some forms are already meeting resistance even in circles that are favourable to inclusive writing, notably in France variations on the gendering of adjectives. Our hypothesis is that inclusive writing is beginning to become accepted practice but in a polarising way, being better accepted in some circles than others.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0180,007
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,029

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,184 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCentre de données socio-politiquesMême sujetSubterranean biodiversity and taxonomyTravaux en français237 207