How university policymakers problematize sexual violence on their campus: a policy discourse analysis
Notice bibliographique
Résumé
Au cours des cinq dernières années, une combinaison de l'attention des médias, le militantisme étudiant, et les législations provincial à propos la violence sexuelle aux universités canadienne a incité plusieurs universités à développer des politiques de la violence sexuelle. Des universités qui ont élaboré des politiques, chacun a assemblé une combinaison différente d'intervenants et professionnels d'écrire leur politique respective. Ces décideurs politiques peuvent attirer leurs informations de les sources varié comme leurs expériences professionnelles ou universitaires, les statistiques de la criminalité sur le campus, les forces d'intervention, la littérature académique, le droit, la législation provinciale, les recommandations d'organisations militantes, la contexte politiques d'établissements semblables aux États-Unis et d'autres pays, la presse et leurs propres expériences de violence sexuelle. Un large éventail de décideurs politiques et de sources d'information est susceptible de produire des perspectives divergentes dans le discours, en particulier sur la définition du problème politique et les meilleures méthodes de réponse. Les idées dominantes dans un discours vont déterminer le contenu d'une politique et la politique formuler le plan d'intervention de l'institution. Par conséquent, une évaluation des idées qui dominent le discours et qui fait la promotion de ces idées est important de comprendre comment une institution politique gouvernementale est développé. Cette thèse présente une étude de cas de neuf décideurs politique (trois étudiants, trois administrateurs et trois professeurs) d'une grande université canadienne. Les résultats révèlent la façon dont les décideurs politique définissent le problème de la violence sexuelle sur le campus, des solutions qu'ils estiment nécessaires, et quelles sources d'information qu'ils utilisent pour interpréter les discours. Les vues dominantes dans le discours et leur effet sur la politique finale sont considérés dans la discussion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».