El papel de las mujeres como actoras en las fuerzas armadas de América del Norte
Notice bibliographique
Résumé
Introducción / Silvia Núñez García y Patricia Escamilla-Hamm; Introduction; Las responsabilidades y experiencias de las mujeres como actoras de las Fuerzas Armadas en América del Norte; Rear-admiral Jennifer Bennett, Royal Canadian Navy; Major General Gwendolyn Bingham, US Army; General Brigadier Irene Espinosa Reyes, Ejército Mexicano; Contraalmirante Irma de los Santos Ayala, Armada de México; Programas institucionales para promover la equidad de género en las fuerzas armadas de México, Estados Unidos y Canadá; Commander Amy R. Alcorn, US Navy; Teniente Coronel Rosa Elena Torres Dávila, Ejército Mexicano; Major Nancy Perron, Royal Canadian Air Force; Teniente de Navío Sandra Luz Navarrete Ramos, Armada de México; Mujeres en las fuerzas armadas de América del Norte: perspectivas, logros y desafíos; Capitán de Fragata Patricia Camacho Reyes, Armada de México; Lieutenant Colonel Sarah Russ, US Air Force; Mayor Judith Irina González Herrera, Ejército Mexicano; Major Krista Dunlop, Royal Regiment of Artillery, Canadian Army; Women in the canadian armed forces/Las mujeres en las fuerzas armadas canadienses; Ambassador Sara Hradecky (6/oct./2011-31/mar./2015); Embajadora Sara Hradecky (6/oct./2011-31/mar./2015); Semblanzas; Silvia Núñez García; Patricia Escamilla-Hamm
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».