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Record W7148338715 · doi:10.7202/1124101ar

ONU Femmes face au <i>gender backlash</i>

2025· article· fr· W7148338715 on OpenAlexvenueno aff
Simon Tordjman

Bibliographic record

VenueÉtudes internationales · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender Politics and Representation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNormativeContext (archaeology)Face (sociological concept)Face value

Abstract

fetched live from OpenAlex

Communément désignée par l’expression gender backlash , la crise du régime multilatéral des droits des femmes à l’ONU se manifeste à la fois sur les registres normatif et opérationnel. La polarisation des débats, la dévitalisation de l’activité normative de l’Organisation, ainsi que l’effectivité limitée des politiques conduites par ses États membres et par son propre Secrétariat, affectent la centralité de l’ONU sur le sujet. Face à la menace d’une régression des droits, le Forum Génération Égalité (FGE), qui réunit en juillet 2021 États, agences onusiennes, acteurs privés et organisations de la société civile, est un dispositif visant à contourner partiellement les instances onusiennes pour devenir un levier de revitalisation du régime multilatéral des droits des femmes. En publicisant les engagements pris dans ce domaine, il cherche à permettre à ses participants – étatiques et non étatiques – de faire valoir leur implication en faveur de l’égalité femmes-hommes tout en évitant une régression éventuelle de l’architecture normative de cette dernière. Au-delà des ambitions affichées par ses promoteurs, l’objet de cet article consistera à souligner en quoi la position ambiguë du FGE, entre espaces inter-gouvernementaux et extra-onusiens, permet à l’agence onusienne sur l’égalité des sexes (ONU Femmes) d’asseoir son autorité, mais non sans affecter la fonctionnalité et la centralité plus générales du système des Nations Unies.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.057

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.010
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.006
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.002

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.

Opus teacher head0.087
GPT teacher head0.380
Teacher spread0.293 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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