De grenzen van quota: hoe kunnen positieve maatregelen worden toegepast ten aanzien van gender diverse personen
Bibliographic record
Abstract
Deze thesis onderzoekt hoe en onder welke voorwaarden positieve maatregelen, zoals quota, juridisch toepasbaar zijn op genderdiverse personen in België. Hoewel bestaande regelgeving voornamelijk inzet op de man-vrouwverhouding, groeit de vraag naar inclusieve representatie van non-binaire en transgender personen. Vanuit een normatief en rechtsvergelijkend perspectief worden de Belgische Grondwet, de antidiscriminatiewetgeving en relevante rechtspraak geanalyseerd. Daarbij wordt stilgestaan bij de impact van het Transgenderwet-arrest van 2019 en de wetswijziging van 2022 die ‘genderidentiteit’, ‘genderexpressie’ en ‘geslachtsverandering’ expliciet beschermt. Internationale mensenrechtenstandaarden en voorbeelden uit Argentinië, Canada en Malta tonen dat quota voor genderdiverse personen juridisch mogelijk zijn, mits heldere definities en politieke wil. De thesis besluit dat het Belgische recht wel ruimte laat voor positieve maatregelen, maar dat juridische verankering en verdere hervormingen nodig zijn om de representatie van genderdiverse personen effectief te bevorderen.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.003 |
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".