Gendered discussion of politicians in news : how can we prepare future female politicians for media gender bias?
Notice bibliographique
Résumé
This research adds to the pre-existing knowledge of gender bias towards women in media. Through a focused review of political news media in British Columbia, this research found little evidence of gender bias towards women written in both municipal and provincial political news reporting. I conducted quantitative content analysis by reviewing 100 online articles during the calendar year 2014 from B.C. newspapers The Province and The Vancouver Sun, including comments in response to these articles posted online by the public, to find the frequency of gender biased language used to describe female and male politicians in these mediums. I also conducted three interviews of female politicians from British Columbia and analyzed them using qualitative content analysis. Both the online content and interview data were used to create a document tool, Appendix B, of best practices for female politicians to refer to when preparing and relaying their messages to the media. This was done to create better understanding of female gender bias so a more gender equal political news reporting environment can be created. My findings indicated a perceived gender bias in political news media reporting by the three interview subjects, but very little indication of gender bias in the political news reporting of major provincial newspapers in British Columbia. The results suggest gender bias was created more by the community and fellow politicians of British Columbia than print news media.
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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 | 0,022 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».