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Record W4284893505 · doi:10.3917/rfs.623.0367

« Faiblesse des viviers féminins » ou « engorgement » masculin des sommets ?

2022· article· fr· W4284893505 on OpenAlexaff
Romain Lecler, Yann Goltrant

Bibliographic record

VenueRevue Française de Sociologie · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender Diversity and Inequality
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Malgré l’affichage d’une « diplomatie féministe », le ministère français des Affaires étrangères reste sanctionné depuis plusieurs années car il ne nomme pas assez de femmes à ses sommets. À partir de la saisie manuelle de notices biographiques des annuaires diplomatiques, nous montrons la fragilité de l’explication avancée par le ministère en termes de « faiblesse des viviers féminins ». Parmi 1 727 femmes diplomates recrutées depuis 1945, 150 à 200 sont en réalité en situation d’être nommées aux 300 postes d’encadrement du ministère en 2015 (elles n’en occupent qu’un quart). Les femmes sont en effet passées de 8 % après la guerre à plus d’un tiers des diplomates. La comparaison entre hommes et femmes diplomates en poste en 2015 met aussi en évidence une forte atténuation des inégalités chez les moins de 40 ans. Mais le problème réside notamment dans le « cadenas » de l’ENA, l’une des deux voies d’accès aux postes d’encadrement : 6 diplomates énarques sur 7 sont des hommes, et 4 % des femmes de moins de 40 ans sont diplômées de l’ENA contre 10 % des hommes. Sur les quelque 650 diplomates aux propriétés les plus légitimes au ministère en 2015, trois quarts sont ainsi des hommes. Cet « engorgement » masculin des sommets caractérise un type d’organisation administrative aux carrières longues et surdéterminées par les modes d’entrée.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.037
Threshold uncertainty score0.073

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.004
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.002

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.

Opus teacher head0.250
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.080 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2022
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