Bibliographic record
Abstract
Le présent article cherche à résoudre la question de l'inégalité économique des femmes à partir de la perspective de la théorie de la conception. Le concept des «problèmes pernicieux» qui a pour exemple paradigmatique, l'égalité des sexes, permet aux féministes d'examiner les multiples approches que nous avons adoptées dans le passé pour contrer les désavantages des femmes comme des éléments nécessaires et utiles dans la démarche menant à la résolution de l'inégalité. L'article passe en revue une diversité d'efforts au Manitoba, aussi bien que la mise au point de l'analyse fondée sur les genres par le Comité sur l'élimination de la discrimination à l'égard des femmes, comme exemples des façons par lesquelles les féministes ont abordé les problèmes pernicieux depuis des décennies et conclut que nous devons continuer d'exiger que les gouvernements mettent en oeuvre des politiques qui peuvent aider le Canada à se rapprocher de cet idéal d'égalité.
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 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 | 0.006 | 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 | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".