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L’orientation des filles vers des métiers non traditionnels en sciences et en technologies

2009· article· fr· W1629970458 on OpenAlexaffvenue
Geneviève Szczepanik, Pierre Doray, Yoenne Langlois

Bibliographic record

VenueInterventions économiques · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La lutte pour l’égalité entre les hommes et les femmes s’est manifestée dans tous les espaces sociaux, dont ceux de l’éducation et de l’emploi. Dans cette lutte, une stratégie déployée par le mouvement féministe et par les pouvoirs publics de nombreux pays fut de favoriser la présence des femmes dans les emplois dits non traditionnels. Malgré les luttes sociales et les interventions publiques visant à ouvrir l’horizon professionnel des femmes, il reste que les ghettos d’emplois sont encore fort présents. Notre objectif est de mieux comprendre le maintien de ces ghettos en abordant la question par un angle particulier : celui de l’orientation professionnelle d’étudiantes dans l’enseignement postsecondaire. Notre analyse s’appuie sur les parcours d’étudiantes qui, à un moment ou un autre de leur scolarité, ont envisagé de s’orienter vers des métiers ou des professions non-traditionnels. L’analyse dégage un premier constat, soit le faible nombre de filles qui envisagent poursuivre des études dans des domaines non traditionnels avant l’entrée dans l’enseignement postsecondaire (dans des programmes techniques ou scientifiques). Un second est le poids de l’expérience scolaire qui conduit de nombreuses filles à revoir leur orientation, notamment en reprenant des chemins plus traditionnels. A cet égard, il faut constater que l’expérience scolaire joue souvent comme un élément de désillusion professionnelle, qui devient une source de redéfinition des projets professionnels.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.336
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.006
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.294
GPT teacher head0.499
Teacher spread0.205 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
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

Citations2
Published2009
Admission routes2
Has abstractyes

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