Gender, Class and Bureaucratic Power: The Production of Inequalities in the French Civil Service
Bibliographic record
Abstract
Este artículo examina las lógicas detrás de la tenaz persistencia de las desigualdades de género en las carreras del servicio público en Francia, basado en 95 entrevistas biográficas realizadas con funcionarios en puestos de alta dirección y ejecutivos entre 2011 y 2013. El estudio combina la atención a las consecuencias del contexto organizacional con análisis de la interacción entre género y clase, centrándose especialmente en la forma en que los gerentes y los ejecutivos se apropian de las políticas de igualdad. Si bien los antecedentes familiares tienen impactos diferenciales en las trayectorias y orientaciones educativas de mujeres y hombres, encontramos que las burocracias administrativas gubernamentales también contribuyen fuertemente a la producción de tales diferencias a través de las reglas y normas que las políticas de igualdad luchan por cambiar, especialmente en tiempos de austeridad e intensificación de las reformas de la “nueva gestión pública”. Si bien la mayoría de los gerentes y ejecutivos de ambos sexos tienden a negar las causas organizativas y sociales de la desigualdad, la difusión de normas igualitarias fomenta la expresión de la conciencia de género por una minoría de mujeres y reestructura las masculinidades y eminidades gerenciales.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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.
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".