GBA: Beyond the Red Queen Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Thank you for the invitation to participate in this important panel. I want to spend the time I have to explore two key issues related to the symposium theme of using gender based analysis as a vehicle for building knowledge for effective policy, programs, research and laws: first, the continuing need for gender-based analysis, and second, the imperative that such analyses be based on appropriate evidence. Because my own research is on the sociology of health and health care systems, and women’s health, I will be drawing on examples from these areas. For those familiar with the story Alice Through the Looking Glass, you will have guessed from the title of my presentation that I’ve decided to discuss these issues with the assistance of Lewis Carroll. So, let me begin by both thanking him and apologizing to him for using his words in ways that he most definitely never imagined. As all of you will know, the call for gender based analysis (GBA) is not a new one. Indeed, CIDA pioneered the concept of GBA in the mid-1970s (Williams 1999). In the 1980s and 1990s, the government of Canada embraced the principles of GBA, and by 1995, it adopted a policy requiring federal departments and agencies to use GBA to
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| 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 ».