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Enregistrement W2146063983 · doi:10.1111/j.1471-6402.2010.01597.x

Feminism and Women Leaders in Spssi

2010· article· en· W2146063983 sur OpenAlexaff
Rhoda K. Unger, Kate Sheese, Alexandra Main

Notice bibliographique

RevuePsychology of Women Quarterly · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAcademic and Historical Perspectives in Psychology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSociety for the Psychological Study of Social Issues
Mots-clésIdeologyFeminismGender studiesPoliticsSociologyContradictionSocial constructionismStrict constructionismSocial psychologyPsychologySocial sciencePolitical scienceLawEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We look at women leaders in the Society for the Psychological Study of Social Issues (SPSSI) as a case study to explore the roots of second wave feminist leadership in psychology and its impact on the acceptance of gender as an important part of the field. Although all psychological organizations excluded many women from leadership until the latter part of the 20th century, the SPSSI, despite the contradiction between its socially activist agenda and exclusionary practices, was unusual because its ideals attracted many accomplished women to become members. In order to provide a richer view of women's professional leadership and its consequences, we conducted a cohort analysis of the personal and professional circumstances of those women elected to office in the SPSSI over the past 70 years. We examine the complex interaction between the internalization of sexist norms, the use of formal and informal social structures (especially those involving collegial networking), political ideology, and social change. Based on our analysis, we suggest that the achievements of individual women appear to be less influential than the development of a critical mass of women leaders with a politically activist agenda and commitment to a social constructionist theoretical frame.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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