La participación de mujeres en los organismos públicos de ciencia y tecnología en la Argentina: los mecanismos de evaluación en la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) y en el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA)
Bibliographic record
Abstract
En los últimos años, la participación desigual de mujeres en ciencia y tecnología ha sido objeto de atención política y de reflexión académica. En este trabajo, nos concentramos en la situación de las mujeres en dos organismos públicos de investigación y desarrollo en la Argentina - la Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) y el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) - para comprender la forma en que estas desigualdades son problematizadas en fuentes documentales y académicas. Además de sistematizar aquellos procesos que aparecen como significativos para la producción de brechas y barreras de género, nuestro relevamiento busca identificar el rol atribuido a los mecanismos de reclutamiento, evaluación, y promoción científica y tecnológica. En ambas instituciones, existen problematizaciones de las brechas de género, así como también de las arbitrariedades e inconsistencias en los procesos institucionales de evaluación, pero ninguna de estas áreas de problematización dialoga con la otra. Retomando los aportes de la sociología política de la ciencia, proponemos que el abordaje de los mecanismos de reclutamiento, evaluación y promoción son clave para comprender las barreras de género que, en tanto mecanismos institucionalizados, dificultan el acceso de las mujeres a ciertas posiciones jerárquicas y áreas de experticia. El examen de estos mecanismos también podría contribuir con el desacople de nociones genéricas, como la de STEM, con las que ha sido abordada frecuentemente la problemática, poniendo el foco en los procesos institucionales propios de los organismos públicos de investigación y desarrollo.
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 | 0.010 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".