Leurre et malheurs du quota genre au Burkina Faso. Une analyse à partir des élections législatives de novembre 2015
Bibliographic record
Abstract
Pendant longtemps, les femmes ont été sous-représentées dans les sphères de décision au Burkina Faso. Pour inverser cette situation perçue comme une injustice sociale, plusieurs démarches ont été entreprises et plusieurs stratégies mises en œuvre par les gouvernements successifs, en collaboration avec les structures de défense des droits des femmes. Cette dynamique a abouti, en 2009, à l’adoption de la Loi N° 010-2009/AN portant fixation de quotas aux élections législatives et municipales au Burkina Faso. Cette loi qui fait obligation aux partis et formations politiques d’avoir au moins 30 % de femmes sur leurs listes visait à assurer la présence des femmes dans les instances électives. Après plus de deux mandats d’application, elle peine toujours à atteindre ses objectifs. Quels sont les contextes politiques et sociaux qui rendent l’application de cette loi difficile ? Comment les partis politiques rusent-ils avec cette loi ?
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".