Feminisation des noms de metier et redaction epicene : Le point sur les propositions faites dans les pays francophones
Bibliographic record
Abstract
La tesi affronta la tematica del sessismo linguistico e analizza le proposte elaborate dalle autorità dei paesi francofoni (Belgio, Francia, Québec, Svizzera) per far fronte a questo problema e garantire una migliore rappresentazione delle donne nella lingua. Dopo una breve spiegazione sul sessismo linguistico, la tesi si sofferma sui decreti, le guide e le circolari ministeriali proposti nel tempo dai singoli paesi, mettendo in luce una sempre maggiore attenzione da parte delle autorità a questa tematica delicata. L'elaborato si conclude con un confronto fra le proposte dei vari paesi, da cui emerge come il Québec sia il paese più all'avanguardia in materia di femminizzazione dei nomi di mestiere, titolo, grado e funzione e la Svizzera lo stato più attivo in quanto a redazione non discriminatoria dei testi.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".