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Enregistrement W2768336927 · doi:10.1177/0170840617736933

Categorizing Competence: Consumer debt and the reproduction of gender-based status differences

2017· article· en· W2768336927 sur OpenAlexaff
Sean Buchanan, Trish Ruebottom, Suhaib Riaz

Notice bibliographique

RevueOrganization Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorizationMainstreamCompetence (human resources)InequalityDebtReproductionSocial psychologySocial reproductionSociologyPsychologyPolitical scienceEconomicsSocial scienceFinanceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine how gender inequalities are reproduced through categorization processes in mainstream discourse. Drawing from an analysis of six years of US media coverage of credit card borrowers throughout the recent financial crisis, we show how categorization processes facilitate gender-based status differences by categorizing male and female credit card borrowers based on competence. We find that three dimensions of competence—savviness, responsibility, and agency—are constructed through two discursive mechanisms: accounts and vocabularies. Additionally, we highlight how vocabularies work to amplify stereotype-consistent accounts, yet undermine stereotype-inconsistent accounts. We contribute to research on institutional maintenance by highlighting the role of categorization processes in the reproduction of institutionalized relations of inequality. Further, we contribute to research on gender inequality by offering an in-depth examination of the micro-processes involved in the social construction of gender-based status differences. In this way, we shed new light on the cultural means through which gender inequalities are reproduced.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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