Les hommes de demain, aujourd’hui : Perspective d’hommes canadiens concernant l’engagement des hommes et des garçons quant à la création d’un futur égalitaire entre les genres
Bibliographic record
Abstract
En 2018, le gouvernement fédéral a lancé un appel d'offres pour mener une étude nationale de recherche avec des hommes. Cette étude servirait de base à l'élaboration d'une stratégie fédérale d'engagement des hommes et des garçons qui favorise l'égalité des genres et permettrait de développer une compréhension plus nuancée des masculinités dans la société canadienne en examinant les expériences des hommes qui résistent aux hiérarchies et aux préjugés sexistes. En novembre 2018, Shift a obtenu le contrat et a mené une étude qualitative pour révéler les motivations et les expériences des hommes pro-féministes actuellement engagés dans le travail sur l'égalité des genres au Canada et pour apprendre comment nous pouvons attirer, inviter, encourager et soutenir d'autres hommes et garçons à s'engager et à se mobiliser dans ce travail. Trente-trois hommes pro-féministes ont été interviewés d'un bout à l'autre du pays. Ce rapport de recherche souligne les thèmes, les leçons, et les recommandations sur la manière dont nous pouvons mieux soutenir les hommes qui sont promoteurs de l'égalité des genres et de la prévention de la violence sexiste.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.033 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".