Genre et classe dans l'affectation des crédits au logement
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Examine les défis auxquels sont confrontées les enseignantes du milieu universitaire et souligne l'importance de la diversité et de l'équilibre entre les sexes pour la réussite scientifique.
Examine l'intégration de l'analyse comparative entre les sexes dans la recherche sur la mise en œuvre, en insistant sur l'importance d'identifier les goulets d'étranglement et de s'attaquer aux causes sous-jacentes.
Étudier l'intégration d'une perspective sexospécifique intersectionnelle dans la recherche sur la mise en oeuvre, en mettant l'accent sur les approches participatives et les défis en matière d'application des connaissances.
Explore la dynamique de genre dans les organisations, en soulignant la nécessité du changement et de la réflexion pour remédier aux disparités et promouvoir l’inclusion.
Explore la génération de données synthétiques pour la publication de données préservant la vie privée, en évaluant son efficacité contre les menaces à la vie privée dans des ensembles de données brutes.
Explore les pratiques de mobilité urbaine dans les villes africaines, en mettant l'accent sur les différents modes de transport et le développement des options de transport à deux roues.
Plonge dans des lampes et des ambiances lumineuses inspirantes, soulignant l'évolution de la perception de l'éclairage et l'impact sur les espaces architecturaux.
Explore l'importance de la causalité pour l'apprentissage machine robuste, couvrant les ensembles de données idéaux, les problèmes de données manquants, les modèles graphiques et les modèles d'interférence.
