Inserción laboral de las mujeres en España
Bibliographic record
Abstract
La inserción laboral de las mujeres españolas continúa siendo hoy día un reto en el ámbito de nuestra sociedad. Si bien las instituciones internacionales están, aparentemente, focalizándose en promover actividades, tanto en el ámbito de lo público como de lo privado, para mitigar la problemática de las desigualdades existentes en función del sexo en el mercado del trabajo, así como en la misma sociedad, estas desigualdades siguen condicionadas por diversos estereotipos que suponen, en muchas ocasiones, un obstáculo para el sexo femenino. En este trabajo, se desarrolla un análisis descriptivo de las particularidades del mercado laboral español desde una perspectiva de género. Se aborda el periodo correspondiente al intervalo de los años 2005 y 2015, con el fin de estudiar la evolución de los diferentes factores, así como de hacer la comparativa entre las posibles “facilidades” que encuentra el sexo masculino en el mercado laboral, frente a las “dificultades” y barreras que, en diversas ocasiones, obstaculizan la actuación de la mujer en el mismo.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".