Compte rendu de lecture : Inégalités entre sexes dans la famille, à l’école et au travail : approches comparées
Bibliographic record
Abstract
Dès lors que la perspective comparative est -Durkheim le soulignait en son temps- au cœur de la démarche sociologique, les ouvrages qui s’annoncent sous cette bannière suscitent spontanément l’attention des sociologues. Et cette attention est souvent déçue car en guise de comparaison, on se contente fréquemment de juxtaposer des perspectives « nationales » en laissant au soin du lecteur ou de la lectrice le travail de comparaison annoncé. Ce numéro de la Revue Française d’Éducation Comparée ne fait hélas pas exception. Car si l’on y trouve de nombreux textes sur la zone des Antilles-Guyane (ce volume semblant faire écho à un colloque qui y a pris place), la majorité des contributions se fonde sur des données françaises, à quelques exceptions près : un texte Martinique/Québec, un autre France/Portugal et une compilation de statistiques internationales. Avec à nouveau cette interrogation que nombre de publications affichées comme comparatives laissent souvent dans l’ombre : pourquoi, pour quelles raisons compare-t-on précisément tel ou tel pays ?
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 | 0.019 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".