Les politiques d’égalité professionnelle et salariale au Québec : l’ambivalence du rôle de l’État québécois
Bibliographic record
Abstract
Le Québec tient un rôle d'avant-garde dans l'adoption de lois visant à instaurer l'égalité des femmes en emploi notamment sous l'angle de l'accès à l'égalité dans les professions traditionnellement masculines et, de façon encore plus importante, dans le domaine de l'équité salariale. L'étude de la mise en œuvre de ces lois indique que l'État québécois n'a pas été au bout de ses engagements et n'a pas permis à ces législations d'atteindre les objectifs visés. D'une part, il n'a pas offert aux divers acteurs le soutien requis pour la mise en œuvre de ces politiques novatrices et il n'a pas exercé la vigilance nécessaire auprès des entreprises assujetties. D'autre part, en tant qu'employeur d'un grand nombre de femmes, Il a résisté par divers moyens à l'application de ces lois dans son propre milieu de travail. L'ambivalence de l'État québécois reflète le dilemme entre les valeurs de solidarité et d'équité et celles du libre marché qui caractérise le néolibéralisme. Cet article analyse l'intervention de l'État québécois dans le domaine de l'égalité en montrant le mouvement de balancier qu'il suit en tentant de maintenir un équilibre entre ces deux tendances antagonistes.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
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.
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".