MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2939589257 · doi:10.1080/21565503.2019.1605298

Avoiding the spotlight: public scrutiny, moral regulation, and LGBTQ candidate deterrence

2019· article· en· W2939589257 sur OpenAlexafffund
Angelia Wagner

Notice bibliographique

RevuePolitics Groups and Identities · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésScrutinyPoliticsPolitical scienceCandidacyLegislatureHuman sexualityPrejudice (legal term)LesbianGovernment (linguistics)CriminologyGender studiesSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LGBTQ politicians play an important role in advancing LGBTQ interests in government and in educating their fellow lawmakers about LGBTQ issues. But their under-representation in legislatures limits their opportunities to influence public policy. Historically negative attitudes toward sexual minorities suggest that public scrutiny could be an important barrier to candidacy for LGBTQ individuals. This study explores perceptions of public scrutiny and the forms in which they expect it to take for LGBTQ candidates. Interviews with 101 Canadians from diverse backgrounds reveal that some LGBTQ individuals forgo a career in politics to avoid the moral regulation of non-traditional lifestyles and identities that often underlies public scrutiny of politicians. While LGBTQ individuals share other study participants’ concerns regarding the loss of privacy and political criticism, they also expect their sexuality and physical appearance to come under particular scrutiny. LGBTQ candidate experiences on the campaign trail provide support for their expectations, revealing the ways in which politicians are regulated to ensure they conform to the white heterosexist norms of politics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolitics Groups and IdentitiesMême sujetLGBTQ Health, Identity, and PolicyTravaux en français237 207