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Enregistrement W2223863017 · doi:10.1177/0003122415596999

A Paper Ceiling

2015· article· en· W2223863017 sur OpenAlexafffund
Eran Shor, Arnout van de Rijt, Alex Miltsov, Vivek Kulkarni, Steven Skiena

Notice bibliographique

RevueAmerican Sociological Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésNewspaperRepresentation (politics)InequalityMedia coverageGender inequalityDemographic economicsGlass ceilingCeiling (cloud)Mass mediaOccupational segregationPolitical scienceSociologyAdvertisingPoliticsMedia studiesGeographyBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the early twenty-first century, women continue to receive substantially less media coverage than men, despite women’s much increased participation in public life. Media scholars argue that actors in news organizations skew news coverage in favor of men and male-related topics. However, no previous study has systematically examined whether such media bias exists beyond gender ratio imbalances in coverage that merely mirror societal-level structural and occupational gender inequalities. Using novel longitudinal data, we empirically isolate media-level factors and examine their effects on women’s coverage rates in hundreds of newspapers. We find that societal-level inequalities are the dominant determinants of continued gender differences in coverage. The media focuses nearly exclusively on the highest strata of occupational and social hierarchies, in which women’s representation has remained poor. We also find that women receive greater exposure in newspaper sections led by female editors, as well as in newspapers whose editorial boards have higher female representation. However, these differences appear to be mostly correlational, as women’s coverage rates do not noticeably improve when male editors are replaced by female editors in a given newspaper.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2150,079

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations156
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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