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Record W628518038 · doi:10.71781/7718

Gender and work identity among Canadian cowboys

2010· dissertation· en· W628518038 on OpenAlexaboutno aff
Andrea Petitt

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicRural development and sustainability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIdentity (music)Work (physics)Gender studiesPolitical scienceSociologyGenealogyEngineeringHistoryArtMechanical engineeringAesthetics

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’objectif général de ce mémoire est de comprendre l‘impact du genre sur l’identité de travail des cowboys, dans leur milieu de travail et de vie dans un ranch du Canada. Cette étude vise à contribuer aux études sur le genre en utilisant des théories existantes pour les appliquer à un nouveau champ. Sur la base d’une approche théorique fondée dans le féminisme et les études sur la masculinité, en utilisant aussi l’histoire des cowboys de l’Ouest, cette étude se penche sur la question de l’importance du genre dans la division du travail dans le ranch, celle de l’identité de travail des cowboys et sur la façon dont le genre affecte cette identité. La collecte des données s’est faite par l’observation participante et des entrevues semi-structurées. En utilisant une analyse thématique des données, l’étude conclut que le genre est un principe important dans la division du travail dans le ranch et que l’identité de travail est d’une extrême importance pour les cowboys. En outre, l’étude démontre que le genre jour de différentes façons dans l’identité de travail, l’hétéronormativité et les idéaux du cowboy allant dans le même sens, alors que la féminité s’oppose à cet idéal. Les traditions sont encore importantes pour les cowboys contemporains, mais en même temps, ceux-ci mentionnent la réalité du travail éreintant et sans fin comme contrepoids à l’image romantique de la vie des cowboys. Enfin, il y a des similitudes entre les cowboys de cette étude et les adolescentes suédoises étudies par Ambjörnsonn (2004) dans la façon dont le groupe se crée une identité sur la base du genre.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.201

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0140.005
Scholarly communication0.0050.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.025
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.239 · 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 designQualitative
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

Citations0
Published2010
Admission routes1
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Same venueOpen MINDSame topicRural development and sustainabilityFrench-language works237,207