D4.3 Policy Brief on equal opportunities in employment for men and women
Notice bibliographique
Résumé
In all European Union (EU) Member States, a larger percentage of men are employed compared to women (European Commission, 2025). According to the latest EU employment and social developments report (2025), nearly one quarter of women remain outside the labour market. Yet, empowering women and ensuring their full participation across all sectors of the labour market can significantly boost the EU’s productivity and economic growth (EIGE, 2025). This persistent gender imbalance highlights the need for a deeper understanding of the barriers that prevent women from fully participating in the labour market.In March 2025, the EU Roadmap for Women’s Rights was adopted, setting out a long-term vision for fully achieving equal opportunities for women in Europe. Moreover, the European Pillar of Social Rights Action Plan aims to increase overall employment in the EU by 2030, including to at least halve the gender employment gap compared to 2019. In addition, with the new Gender Equality Strategy 2026-2030, the European Commission aims to outline concrete measures to be taken to further advance gender equality in Europe.
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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 | 0,023 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,085 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,019 |
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 ».