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Enregistrement W2794336686 · doi:10.1111/ajps.12353

Gender, Political Knowledge, and Descriptive Representation: The Impact of Long‐Term Socialization

2018· article· en· W2794336686 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Political Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocializationRepresentation (politics)PoliticsContext (archaeology)Political socializationDescriptive researchDescriptive statisticsGender gapTerm (time)Political sciencePsychologySocial psychologyDemographic economicsDevelopmental psychologyAmerican political scienceSociologySocial scienceGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Successive studies have found a persistent gender gap in political knowledge. Despite much international research, this gap has remained largely impervious to explanation. A promising line of recent inquiry has been the low levels of women's elected representation in many democracies. We test the hypothesis that higher levels of women's elected representation will increase women's political knowledge. Using two large, comparative data sets, we find that the proportion of women elected representatives at the time of the survey has no significant effect on the gender gap. By contrast, there is a strong and significant long‐term impact for descriptive representation when respondents were aged 18 to 21. The results are in line with political socialization, which posits that the impact of political context is greatest during adolescence and early adulthood. These findings have important implications not only for explaining the gender knowledge gap, but also for the impact of descriptive representation on political engagement generally.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,014
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,371 · 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