Les politiques d’égalité professionnelle des entreprises pour l’accès des femmes aux postes de décision économique : espoirs et progrès, au Québec et au Canada
Bibliographic record
Abstract
Le Québec a tout d’abord adopté une approche volontaire en matière d’égalité en emploi, puis des contraintes ont progressivement été ajoutées pour forcer les changements qui tardaient à s’opérer. Le présent article relate l’évolution du cadre institutionnel et illustre, à partir de certaines statistiques, les progrès inégaux réalisés par les femmes. Nous montrerons que les contraintes légales constituent de réels stimulants en ce qui concerne l’implantation de programmes visant l’équité en emploi pour les femmes, les mesures obligatoires semblant avoir plus d’effet que les déclarations ou les engagements volontaires des organisations à l’égard de l’équité. Nous soutenons l’idée que la force des représentations stéréotypées et celle des habitudes de comportement ne peuvent être contrées que par un levier tel qu’une obligation légale. L’identification des conditions requises pour favoriser les changements souhaités doit être poursuivie si l’on veut atteindre une réelle égalité dans les milieux de travail.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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; 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".