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Record W2390498186 · doi:10.7202/1061596ar

L’égalité des sexes n’a rien à voir avec la science !

2019· article· fr· W2390498186 on OpenAlexaffvenue
Daniel Paquette, Serge Larivée, Jean‐Pascal Lemelin, Sylvie Normandeau, Daniel Baril, Pierrich Plusquellec

Bibliographic record

VenueRevue de psychoéducation · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender Roles and Identity Studies
Canadian institutionsUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.500
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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 head0.030
GPT teacher head0.344
Teacher spread0.314 · 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 designObservational
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

Citations2
Published2019
Admission routes2
Has abstractyes

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