Une situation ambiguë : les hommes qui enseignent en études sur les femmes
Bibliographic record
Abstract
Issu d'une vaste recherche intitulée Canadian Women's Studies Project, cet article analyse les réponses d'hommes qui ont enseigné des cours sur les femmes/féministes dans les universités canadiennes à des questions portant sur leur rôle dans ce champ. La situation de ces professeurs apparaît meilleure que celle des professeures, ils renncontrent moins de difficultés dans leur enseignement et ce sont les hommes qui, comme aux femmes, leur causent le plus de problèmes. Selon leurs motivations, ces hommes peuvent être regroupés en quatre types : 1) ceux qui ont un engagement émotif envers la cause des femmes; 2) ceux qui s'intéressent à la justice sociale en général; 3) ceux qui sont intellectuellement stimulés par la production féministe; et 4) les pragmatiques. Ironiquement, les hommes les plus sensibles aux contradictions de leur position sont les plus susceptibles d'y enseigner sur une base temporaire seulement alors que ceux qui sont le moins sympathiques au féminisme revendiquent, au contraire, le droit pour les hommes d'enseigner en études sur les femmes/féministes.
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 | 0.011 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.052 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".