Bibliographic record
Abstract
Les gouvernements et les parlements se trouvent au centre de la vie publique et politique. Réussir à y instaurer l’égalité entre les sexes est une première étape cruciale pour faire en sorte que les politiques et les budgets publics tiennent compte des points de vue et des intérêts des femmes aussi bien que de ceux des hommes. En adoptant les Objectifs de développement durable (ODD) de l’Organisation des Nations Unies (ONU), les pays se sont engagés à établir l’égalité entre les sexes parmi les dirigeants politiques. Or, le renforcement de la représentation des femmes en politique se révèle faible sur les 15 dernières années, les femmes restent sous-représentées dans les ministères et elles occupent à peine un tiers des sièges dans les chambres basses des parlements de la zone OCDE, en moyenne. Pour tendre davantage vers une pleine participation des femmes à la vie politique en qualité de dirigeantes, il faut que les pouvoirs publics réagissent de façon globale et coordonnée en dépassant les mesures qui ciblent les femmes en tant que groupe sous-représenté en politique.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.003 |
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".