Discriminations et violences sexistes dans le milieu de l’enseignement supérieur et de la recherche
Bibliographic record
Abstract
Le comité équité, diversité et inclusion (EDI) du Syndicat des professeures et professeurs de la Télé-université (SPPTU) – représenté par Diane-Gabrielle Tremblay, Anne-Renée Gravel et Marie-Pier Bernard Pelletier – a été mandaté par le RéQEF pour réaliser une bibliographie annotée et une revue des écrits sur les discriminations et enjeux de EDI dans le milieu de l’enseignement supérieur et de la recherche. Depuis le dernier rapport de recherche sur l’égalité de genre en enseignement supérieur réalisé par le comité EDI du SPPTU, un peu plus de trois années se sont écoulées et il convenait de mettre à jour ce rapport pour le bénéfice de l’ensemble de la communauté universitaire du Québec. Alors que la pandémie aura forcé l’adaptation des établissements d’enseignement par la réorganisation du travail, elle a aussi mis en relief les disparités persistantes dans la répartition des charges familiales entre les femmes et les hommes et la difficile conciliation famille-travail liée à ces dernières. Puisqu’il a pour objectif de faire état des écrits scientifiques sur les discriminations genrées dans le milieu universitaire publiée entre 2019 et 2023, le présent rapport s’inscrit dans la continuité de la recherche réalisée en 2020 portant sur les aspects transversaux de la discrimination de genre en enseignement supérieur. Tel que prévu au mandat, les thèmes qui ont été priorisés pour ce rapport touchent majoritairement les structures universitaires et les discriminations, à savoir: les biais sexistes du modèle d’excellence académique, le plafond de verre et la sous-représentation des femmes dans le personnel enseignant, la conciliation famille-travail (CFT) et la charge familiale des femmes, de même que la précarité d’emploi des femmes et la difficile obtention de leur permanence. En présentant différents constats et certaines pistes d’action recensés dans la littérature scientifique, nous souhaitons contribuer à la réflexion sur le caractère (encore trop peu) inclusif du milieu universitaire et proposer des avenues pour y soutenir une meilleure équité de genre. La bibliographie est réalisée par Mélisande Bélanger, sous la direction de Diane-Gabrielle Tremblay (École des sciences de l’administration, Téluq), Anne-Renée Gravel (École des sciences de l’administration, Téluq) et Marie-Pier Bernard Pelletier (École des sciences de l’administration, TÉLUQ), du comité EDI du Syndicat des professeures et professeurs de la Télé-université (SPPTU).
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".