Brecha de género en la universidad, productivismo y tecnologías de la información (Gender gap in the university, productivism and information technologies)
Notice bibliographique
Résumé
Resumen. En el mundo, la inequidad laboral entre hombres y mujeres tiende a estrecharse en el último cuarto de siglo, empero, los avances están perdiendo celeridad; la Organización Internacional del Trabajo (OIT, 2016) estima que serán necesarios al menos setenta años para colmar la brecha salarial por género. Desde este marco general de inequidad, este artículo exhibe la situación prevaleciente en materia de trabajo académico en las universidades públicas de México; el análisis se sitúa en el marco de un productivismo que imprime un sello inédito a la organización del trabajo científico y educativo. Se trata de mostrar que ésta lógica operativa encuentra en las tecnologías de la información y comunicación (TIC) un recurso clave para apuntalar las competencias individuales, así como visibilizar los resultados académicos. Se concluye que, en su variedad, versatilidad y potencial, la apropiación estos recursos son la oportunidad para coadyuvar en la reducción de otras diferencias laborales entre géneros en este ámbito profesional. Abstract. In the world, labor inequality between men and women tends to narrow in the last quarter of a century, however, progress is slowing down; the International Labor Organization ´(ILO, 2016) estimates that it will take at least 70 years to close the gender pay gap. From this general framework of inequity, this article shows the prevailing situation regarding academic work in public universities in Mexico; the analysis is situated within the framework of a productivism that gives an unprecedented stamp to the organization of scientific and educational work. The aim is to show that this operational logic finds in information and communication technologies (ICT) a key resource to underpin individual skills, as well as to make academic results visible. It is concluded that, in their variety, versatility and potential, the appropriation of these resources are the opportunity to contribute to the reduction of other labor differences between genders in this professional field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».