Femmes inuit, justice et harmonie sociale au Nunavik
Bibliographic record
Abstract
Cet ensemble de données a été produit dans le cadre du projet "Femmes inuit, justice et harmonie sociale", mené par la Chaire de recherche Sentinelle Nord sur les relations avec les sociétés inuit (Université Laval) entre juillet 2018 et décembre 2019. Le projet avait trois objectifs: 1) connaître la place et le rôle des femmes dans le fonctionnement de la justice traditionnelle et contemporaine au Nunavik ; 2) comprendre les expériences, les perspectives et les défis des femmes inuit dans le fonctionnement de la justice contemporaine au Nunavik ; 3) valoriser le rôle des femmes inuit dans la justice. Les données ont été récoltées grâce à trois méthodes: 1) Une revue de la littérature sur les femmes inuit et la justice (fichier Word disponible); 2) Un sondage par courriel auprès des organisations embauchant des femmes inuit dans le secteur de la justice au Nunavik, ceci afin de réaliser un portrait statistique de leur présence dans ce secteur (fichiers Excel et Word comportant des données quantitatives et qualitatives); 3) Un atelier de recherche de trois jours portant sur les perspectives et expériences de neuf femmes inuit oeuvrant dans les services de justice (transcription dans un fichier Word de 21 pages) Les données du sondage et de l'atelier ne sont pas directement accessibles, mais la manière de les obtenir est décrite dans un des documents déposés ("Accès aux données"). La grille de questions pour le sondage est disponible avec le jeu.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".