A McMaster Undergraduate Study of the Social Origins and Implications of Slang and Gendered Language
Notice bibliographique
Résumé
Previous American studies on university slang such as Pamela Munro’s UCLA Project have stated that there are more derogatory terms to describe women than men, and that there are more complimentary and varied terms for men. In “The Semantic Derogation of Women” and “Gender Marking in American English,” Muriel Schulz and Julia Penelope remark that women are mainly described in relation to men. Florie Aranovitch observes that women are labeled in positive and negative extremes in Munro’s Slang U. Finally, Schulz and Penelope claim that men are mainly using the derogatory terms for women. The purpose of this original study is to investigate how gendered words are used in a Canadian university context, particularly in McMaster University of 2005. The McMaster survey reveals that the number of complimentary and derogatory terms used to describe men and women are almost equal, and that traditional stereotypes of men and women still exist but are more relaxed. Another interesting result is that women appear to be using derogatory terms as often, if not more than men. According to this study, the usage of gendered language in McMaster University does not privilege men and degrade women to the extent that was maintained in previous American slang studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».