Les tests de sélection : une course à obstacles vers l’égalité économique des femmes
Bibliographic record
Abstract
Dans le marché du travail, nombreux sont les emplois bien rémunérés auxquels les femmes ne peuvent accéder. Elles font face à plusieurs obstacles dans la reconnaissance de leur capacité à occuper ces emplois ou à exécuter ces tâches, traditionnellement dévolus à des hommes. L'un des plus significatifs provient des tests de sélection qui favorisent le maintien du statu quo en fait de main-d’œuvre, ils reproduisent généralement les caractéristiques des personnes qui occupent le poste, le plus souvent des hommes, la fonction telle qu'elle est exécutée par celles-ci et requièrent des normes de performance fixées par l'employeur. Les auteures ont étudié ce phénomène à travers les décisions des tribunaux des droits de la personne et des arbitres de grief portant sur la contestation des résultats aux tests. En ce qui concerne les droits de la personne, la situation a passablement évolué. Les employeurs sont forcés d'expliquer tant les modalités d'exécution de la tâche que la nécessité des tests requis ou des performances recherchées. En matière d'arbitrage de grief, les mêmes règles s'appliquent. Toutefois, rares sont les contestations qui portent sur les tests eux-mêmes. Les féministes devraient mettre en question non seulement les applications des tests mais aussi la nature, la pertinence et l'importance des capacités évaluées.
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 | 0.032 | 0.120 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".