Le parcours de carrière des femmes cadres : pourquoi est-il si compliqué et comment le faciliter ?
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Résumé Malgré le fait que les femmes ont accès à l’éducation depuis plusieurs décennies, y compris aux meilleures et aux plus prestigieuses écoles et universités, elles éprouvent toujours plus de difficultés que les hommes tout au long de leur carrière, comme si elles avaient à traverser un labyrinthe. De plus, elles atteignent rarement des postes de direction en raison de divers facteurs structurels et culturels qui agissent comme un plafond de verre. Afin de mieux comprendre ces phénomènes, de les contrer ou de les atténuer, cet article présente une synthèse des principaux obstacles auxquels se heurtent les femmes dans leur carrière et donne par la suite des conseils à l’intention des femmes cadres et des organisations. Fonctions : GRH, management
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it