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Record W2131478513 · doi:10.1017/s0008423906229962

Femmes et Parlements. Un regard international

2006· article· fr· W2131478513 on OpenAlexaffabout
Nikoletta Chardalia

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Political Science · 2006
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMulticulturalism, Politics, Migration, Gender
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Femmes et Parlements. Un regard international , Sous la direction de Manon Tremblay, Montréal, Éditions du remue-ménage, 2005, 672 pages. Femmes et Parlements se donne comme objectif de présenter un état des lieux des droits politiques des femmes et de leur présence dans les assemblées législatives, et d'examiner les mesures prises par les États et les partis en vue d'accroître la participation politique des femmes dans 37 pays répartis sur les cinq continents. Cet ouvrage collectif, qui rassemble des textes de 34 auteurs, spécialistes de différents pays, sous la coordination de Manon Tremblay, professeure à l'Université d'Ottawa, s'inscrit dans un débat engagé depuis environ vingt ans quant à la présence des femmes dans les instances représentatives (cf. Projets féministes , n o spécial “ Actualité de la parité ”, février 1996). On s'est aperçu que, si les femmes ont obtenu le droit de vote et d'éligibilité dans les démocraties représentatives, leur présence numérique dans les assemblées législatives progresse lentement. L'objectif récent de la “ parité ” adopté par des mouvements féministes et quelques partis politiques résulte du constat que l'égalité en droit acquise entre hommes et femmes n'a pas apporté ce qu'elle était censée apporter en matière d'égale représentation des hommes et des femmes en politique. Un certain nombre d'États ont élaboré des cadres législatifs destinés à promouvoir la féminisation de leurs institutions représentatives.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.930
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.007
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.115
GPT teacher head0.406
Teacher spread0.292 · 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 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

Citations6
Published2006
Admission routes2
Has abstractyes

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