Bibliographic record
Abstract
Le présent article a pour but de présenter les difficultés de traduction en français du terme anglais « gender ». « Gender » dans le sens étudié ici, désignant « les composantes non physiologiques du sexe perçues comme appropriées aux individus de sexe masculin et aux individus de sexe féminin », selon la définition de R. K. Unger (dans G. Le Maner-Idrissi, 1997), est attesté en anglais à partir de 1963. Aucun terme français n’exprime ce concept et, selon les contextes, surtout lorsque le texte anglais met en parallèle ou oppose « gender » et « sex », il est souvent difficile d’éviter l’anglicisme « genre ». Cet anglicisme est employé au Canada et par un certain nombre de sociologues et psychologues. Il n’est toutefois pas compris du grand public, ce qui impose au traducteur de faire des choix afin de tenir compte de la lisibilité du texte et de sa cohérence interne tout en respectant la pensée de l’auteur. L’article illustre ces difficultés et donne quelques exemples complémentaires de termes du même type reflétant une perception différente du monde, c’est-à-dire des difficultés dues au facteur culturel.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".