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Abstract
Presido un Comité de la Asociación Internacional de Ergonomía, que se llama Gender and Work, lo que se traduce por "género y trabajo".Estoy, por lo tanto, considerada como una especialista en la materia y debería poder definiros lo que es el género y por qué los ergónomos se deben interesar por este asunto.La definición de la palabra género pasa por una distinción con la palabra "sexo".Se utiliza "sexo" para designar las características determinadas, en los hombres o en las mujeres, por los cromosomas y, "género", para las características, habitualmente más interesantes para ergónomos, determinadas socialmente (Messing et Chatigny 2004).2 Ahí está.Salvo que... no es tan evidente.Primero porque en ergonomía la palabra "género" tiene también otro sentido.Efectivamente, Clot y Faïta (2000) la utilizan para hablar de las maneras de hacer comunes que hacen que las personas de un mismo oficio se reconozcan.Pero a continuación y sobretodo porque, cuando volvemos a reflexionar, la palabra empieza a cambiar de forma, a morderse la cola, a fluctuar en el aire y ponerse justo fuera de nuestro alcance. 3De hecho, mismo en inglés, cuanto más la palabra "género" se pone de moda, más las paradojas se acumulan.¿Qué quiere decir esta descripción del Journal of Women' s Health (http://www.liebertpub.com/publication.aspx?pub_id=42): "la revista es el recurso esencial para los avances punteros... en la biología basada en el género" ?¿Qué podría ser "biología basada en el género" ???¿Un simple problema de escritura o de distracción ?O bien ¿hay aquí un problema fundamental de definición de estos conceptos ? 4 Yo me enredé en esta paradoja cuando se procedió a la revisión de un artículo en inglés sobre el reparto de las tareas -con fuertes componentes físicosentre los hombres y las mujeres que ejercen el oficio de auxiliares sanitarios en los hospitales (Messing et Elabidi, 2002 ; ver también Messing y Elabidi, 2001).Hombres y mujeres sufrían, Género
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.358 | 0.153 |
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".