Increasing Women's Descriptive Representation, But Which Women? Analyzing the Impact of Gender Quotas in Post-Industrial Democracies
Notice bibliographique
Résumé
The number of countries that have adopted gender quotas has increased dramatically over the past two decades with over one hundred countries now having some form of quota to increase women’s political representation. The increase in gender quotas has led to a corresponding increase in research examining this phenomenon; however, this research tends to examine what leads to successful quota adoption and whether quotas are successfully increasing the total number of women elected to political office. While these questions are undoubtedly important, arguments in favor of adopting quotas argue that quotas will not only increase the total number of women, but increase the diversity among the types of women elected to political office. This research seeks to go beyond the existing literature and examine what kinds of women are elected through quotas. In order to examine the kinds of women elected through quotas this research will analyze the profiles of men and women in the lower house of parliament in four post-industrial democracies: Australia, Canada, Germany, and the United Kingdom. The profiles of women members elected through quotas will be compared to women and men elected without the use of a quota to determine if quotas do change the kinds of women elected in terms of their age, race, government experience, occupation and education. Mapping these patterns can lead to a better understanding of whether and how quotas disrupt traditional candidate selection practices.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».