Les technologies numériques : pour réduire ou pour renforcer le déficit démocratique de genre au sein des organisations syndicales ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore le déploiement des technologies numériques au sein des syndicats, et ses répercussions sur le déficit démocratique de genre. Il s’appuie sur une étude de cas menée auprès d’un syndicat dans le secteur de la santé et des services sociaux au Québec. Les données ont été recueillies auprès de personnes élues siégeant aux échelons national et local. Les résultats révèlent un paradoxe : d’un côté, la participation aux instances syndicales à distance, rendue possible par le numérique, est perçue comme une opportunité favorisant un meilleur équilibre entre vie syndicale, professionnelle et personnelle pour les femmes et leur permettant d’être des actrices leur propre engagement syndical; de l’autre, elle est perçue comme un vecteur de reproduction, voire d’accentuation, des inégalités de genre, suscitant des inquiétudes quant au risque de reléguer les femmes à un rôle de spectatrices de leur propre engagement syndical.
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 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".