Les rapports sociaux de sexe, les appartenances de classe et de race et la réussite en enseignement postsecondaire : l’état de la question
Bibliographic record
Abstract
Les femmes étant majoritaires aux études collégiales et au premier cycle universitaire aux États-Unis, en Angleterre et au Canada, on pourrait penser que l’appartenance sexuelle n’est plus considérée comme un des enjeux majeurs des études sur la réussite éducative en enseignement postsecondaire (higher education). Ce phénomène s’observe-t-il dans les études sur ce thème publiées dans les écrits scientifiques en sciences sociales appliquées à l’éducation en 2002? La progression des femmes fait-elle en sorte que les chercheurs et les chercheuses leur accordent moins d’attention au profit d’autres groupes sociaux? Les rapports sociaux de sexe constituent-ils l’objet central ou périphérique de ces recherches? L’appartenance sexuelle est-elle traitée de concert avec d’autres types d’appartenance, comme la classe sociale, la race ou l’ethnie? Les cadres d’analyse féministe font-ils partie des approches théoriques? Que nous apprennent ces études? Peut-on formuler l’hypothèse du maintien ou de la progression des femmes aux études postsecondaires dans les pays industrialisés au cours des années à venir?
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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; 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".