Formation à l’égalité femmes-hommes par le théâtre d’entreprise : une analyse de saynètes
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objectif d’analyser la formation à la diversité par le théâtre d’entreprise en se centrant sur le thème de l’égalité femmes/hommes dans le monde professionnel. Il se focalise sur la première phase de la prestation théâtrale, à savoir les saynètes de formation sur catalogue, jouées par des comédiens-formateurs. Ces dernières exposent les situations d’inégalités femmes/hommes au travail, afin de préparer la seconde phase formatrice qui porte sur les stéréotypes, l’analyse des comportements exposés et les possibles remédiations. La problématique de recherche est centrée sur la façon dont le théâtre d’entreprise représente les inégalités femmes/hommes au travail dans les saynètes introduisant leur formation à la diversité. Pour y répondre, une méthodologie qualitative a été choisie et celle-ci permet de comprendre les mécanismes à l’oeuvre dans les formations théâtrales qui servent de support aux politiques de gestion à la diversité dans les organisations. Il apparaît, notamment, que ces formations se concentrent sur certaines dimensions de l’égalité femmes/hommes, le plus souvent dans un but de mise en conformité avec la loi, omettant en cela de prendre en compte plusieurs facettes du phénomène d’inégalité. Cette recherche montre le mode de fonctionnement du théâtre fondé sur un idéal-type et l’exposition de situations, basées sur les différentes barrières rencontrées par les femmes. Bien qu’il constitue un outil de formation et de sensibilisation original, seul, il n’est pas suffisant pour saisir toute la complexité du phénomène en oeuvre et mener à un changement des comportements. Il apparait donc important dans de futures recherches de mieux appréhender le processus de formation et de procéder à une mesure longitudinale de l’apport du théâtre dans la formation à l’égalité femmes-hommes.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".