Notice bibliographique
Résumé
Since the 1990s, Canadian federal election studies show that women and men do not hold equal amounts of campaign knowledge. The political science literature suggests that changed gender roles, increased feminist socialization, and improved socio-economic resources over time should have eliminated the gender differences over time. Acquiring and maintaining political knowledge, however, is a complex phenomenon. I argue that the gender gap can be explained by taking into account women and men’s individual and aggregate-level political resources, personal motivations, cognitive engagement in electoral campaigns, and their roles as mothers and fathers. First, I test the conventional explanations of the gender gap. Using the 1997 to 2008 Canadian Election Studies, I examine the impact of the individual-level socio-economic status, gender role change, and individual political motivation on women and men’s knowledge of campaign facts. Even with these factors included in the model, the gender gap in knowledge of party leaders remained ten points in favour of men and for party promises eight points in favour of men. Two alternative explanations of the gap are then tested. First, I examine the gender gap during the five-week Canadian federal election campaign. Flooded by political coverage in media, political advertising and political discussion, the impact of gender changes across the campaign. I find that the rate change in providing correct responses is different for women and men during federal elections campaigns, which suggests that women engage later in the campaign compared to men. The gendered rate change in providing correct responses does not change the overall gender gap, however. Second, I test the impact of political resources at the local level on the gender gap in campaign knowledge using the 2006 Canadian Census. The analysis shows that compared to men, women’s knowledge of the party leaders is positively affected by the employment rate at the constituency level. Local education rates, on the other hand, have an impact on neither women nor men’s knowledge of party leaders. Women living in areas with the highest employment rate provided correct responses five percentage points higher than women living in areas with the lowest rate of employment on average.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».