Nuclear Families and Nuclear Risks: The Effects of Gender, Geography, and Progeny on Attitudes toward a Nuclear Waste Facility*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies of reactions to nuclear facilities have found consistent male/female differences, but the underlying reasons have never been well‐clarified. The most common expectations involve traditional roles—with men focusing more on economic concerns and with women (especially mothers) being more concerned about family safety/health. Still, with changing gender roles, women are becoming economic providers as well as caregivers; past studies have not actually examined the interaction of employment and gender effects. This study examines a rural county where issues of risk and economic interest were both salient—a county where a nuclear waste site had been proposed but where an existing nuclear power plant was a major employer. Overall, concern levels expressed by employed mothers did not differ significantly from those in the rest of the sample, but further analyses revealed a sharp contrast: In the half of the county that was home to the existing nuclear power plant, where economic concerns could be expected to be more salient, over 90 percent of the employed mothers expressed low levels of concern; in the other half of the county, closer to the potential risks of the proposed nuclear waste site, almost 90 percent of the employed mothers expressed high levels of concern. No such differences are found for other sociodemographic groups. This county may or may not be unique; what the findings show is that the interplay of geography, gender roles and risks should receive more attention in other contexts, as well.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».