La structure genrée du champ sociologique québécois
Bibliographic record
Abstract
Afin de saisir comment la distribution du capital symbolique structure le champ sociologique au Québec, nous analysons les taux de succès aux demandes de subvention de recherche du CRSH selon le genre, analyse qui révèle les inégalités auxquelles font face les chercheuses aux stades du doctorat et du postdoctorat. Pour éclairer ce phénomène, nous analysons la répartition genrée des principaux domaines de recherche de la sociologie québécoise. Les résultats font apparaître que les chercheuses et chercheurs ont tendance à travailler sur des objets sociologiques partiellement différents au Québec. Pour finir, nous tâchons de voir si la distribution des projets parmi ces domaines plus ou moins féminins ou masculins influe sur les taux de financement des sociologues à différents stades de leur carrière. Confirmant des travaux réalisés dans d’autres contextes nationaux et disciplinaires, nous montrons qu’il existe une corrélation négative entre la féminisation d’un domaine de recherche et la probabilité que les projets qui en découlent soient financés par le CRSH. À l’inverse, plus un domaine est investi par les hommes, et plus les projets qui s’y rapportent sont susceptibles d’être financés.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.001 |
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".