L’égalité des sexes n’a rien à voir avec la science !
Bibliographic record
Abstract
Cet article critique un livre récemment écrit dont l’objectif est de défendre l’égalité des sexes en niant l’existence de différences entre les femmes et les hommes. La première partie de l’article affirme que l’égalité des sexes est une valeur sociale qui ne se réduit pas au fait que les femmes et les hommes se distinguent à certains égards. Les chercheurs qui défendent leurs valeurs ou croyances personnelles à partir des recherches font un abus de pouvoir qui affecte à la fois leur crédibilité et celle de la science. La seconde partie démontre que les différences sexuelles mises à jour jusqu’à maintenant, parfois petites parfois grandes, méritent d’être mieux comprises, même si les hommes et les femmes ont davantage de points communs qu’ils ne présentent de différences. Les chercheurs tiennent rarement compte du contexte lorsqu’ils mesurent les différents traits et comparent des scores plutôt que de comparer les processus développementaux impliqués dans l’adaptation des femmes et des hommes à leur environnement. Les processus développementaux qu’il nous faut découvrir impliquent nécessairement une interaction entre l’environnement et les prédispositions biologiques.
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 | 0.018 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.007 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".