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Record W1542850064 · doi:10.7202/016115ar

L’ascension professionnelle et le plafond de verre dans les entreprises privées au Québec 1

2007· article· fr· W1542850064 on OpenAlexvenueaboutno aff
Isabelle Marchand, Johanne Saint-Charles, Christine Corbeil

Bibliographic record

VenueRecherches féministes · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender Diversity and Inequality
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En dépit du consensus social québécois sur l’égalité de fait à atteindre, l’histoire de l’émancipation des femmes reste à parachever. Sur le marché du travail, les échelons supérieurs des organisations, tant privées que publiques, demeurent la prérogative des hommes qui occupent, dans une proportion très élevée, les postes les plus influents dans la majorité des entreprises au Québec et ailleurs. Le présent article s’intéresse au phénomène du plafond de verre et, plus précisément, à la pérennité des facteurs qui contribuent à son édification au sein d’une culture organisationnelle donnée, soit les milieux de la gestion et des finances dans les entreprises privées au Québec. À la suite de l’évolution des valeurs sociétales en matière d’égalité des sexes en Occident, comment peut-on en effet expliquer le maintien de cet effet frontière au cours de la carrière ascendante des femmes cadres? Pour répondre à cette question centrale, les auteures proposent un exposé en quatre temps. Elles tracent d’abord un portrait de la présence des femmes dans les échelons supérieurs des organisations québécoises et canadiennes. Par la suite, elles mettent en évidence les principaux facteurs qui érigent le plafond de verre, puis elles décrivent brièvement les orientations théoriques et méthodologiques qui ont guidé leur étude. Enfin, elles présentent un bref aperçu des résultats préliminaires de recherche et esquissent quelques pistes d’analyse.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.285
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.261
GPT teacher head0.376
Teacher spread0.115 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations16
Published2007
Admission routes2
Has abstractyes

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