Bibliographic record
Abstract
Sylvie Morel est économiste et professeure retraitée associée au Département des relations industrielles de l'Université Laval.Ses recherches portent essentiellement sur les politiques publiques de l'emploi, la sécurité sociale et la théorie économique -l'économie institutionnaliste commonsienne et l'économie féministe.Elle a collaboré à plusieurs réseaux de recherche féministes, en lien, notamment, avec les groupes de femmes et est actuellement membre du Réseau québécois en études féministes (RéQEF).Signataire du Manifeste pour un Québec solidaire (2005), elle a co-fondé le site Économie autrement, qui était dédié à la promotion de l'économie hétérodoxe.Elle a aussi siégé au comité de direction du Développer l'économie féministe Revue Interventions économiques, 67 | 2022 5Outre le fait de dénombrer les femmes dans les départements de sciences économiques ou les publications en économie impliquant des femmes, il faut aussi examiner, pour évaluer la place de celles-ci dans la discipline, dans quels domaines de spécialisation elles se dirigent quand elles y étudient, une ségrégation professionnelle plus fine étant Développer l'économie féministe Revue Interventions économiques, 67
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 | 0.020 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
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".