Gender Quotas and Candidate Selection Processes in South Korean Political Parties
Notice bibliographique
Résumé
South Korea is one of the few East Asian countries in which candidate gender quotas are legislated for all levels of government. However, the implementation of quotas has been only partially successful as political parties do not comply with quota laws in the majoritarian tier of the country’s mixed-member electoral system. To explain this non-compliance, this article examines how Korea’s party organizations and candidate selection practices have subverted quota implementation. More specifically, we employ Rahat and Hazan’s framework that disaggregates candidate selection processes into four areas—the selectorate, candidacy, centralization, and voting vs. appointment—and examine how two major Korean parties have chosen their candidates in the last three elections. By doing so, we demonstrate that in Korea’s under-institutionalized parties, where party organizations have been overshadowed by individual personalities, implementation of quotas can easily be subordinated to the clientelistic incentives of party leaders. While the parties’ centralized and exclusionary candidate selection procedures give party leaders a great deal of latitude to implement quotas, a better gender balance in the set of candidates is rarely a top priority for leaders in parties where personalism prevails. We argue that this explains why the quotas in Korea have been ineffective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».