Generational change in gender gaps in political behaviour and attitudes: the roles of modernisation, secularisation, and socialisation
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines to what extent there are generational differences in gender gaps in political behaviour and attitudes, and what explains this generational variation. Generations differ considerably on factors such as women’s role in the family and the workplace, gender inequality, and formative experiences, and I argue this leads to different gender gaps for different generations. I examine such generational variation in gender gaps in vote choice, left-right self-placement, attitudes towards spending and redistribution, and attitudes towards gender-egalitarianism. Broad cross-national trends in Europe and Canada are identified, as well as country-specific patterns using Britain and the US as case studies. This thesis finds that generally, in the countries studied, men are more left-wing than women in older birth cohorts, whilst women are more left-wing than men in younger birth cohorts. This ‘gender-generation gap’ is produced through processes of modernisation, especially secularisation. In addition to this broad trend, the political context or zeitgeist during a generation’s formative years produces gender gaps in both vote choice and attitudes that differ between generations according to this socialisation experience. The influences of modernisation and such political socialisation interact to create complex patterns of generational variation in political gender gaps that differ across political contexts. For example, in the British case, women of younger cohorts are not more left-wing in their vote choice than men. These results suggest that we should focus on gender gaps at the level of generational subgroups in order to fully understand political differences between men and women. Furthermore, they predict that gradually, the gender gap where women are more left-wing than men will grow over time through generational replacement. However, they also indicate that this will not occur in all contexts, and that more work needs to be done to understand how the political context shapes gender gaps.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».