Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on gender inequality in representations of “expert” women in the media. Existing scholarly literature has demonstrated that, in general, women are underrepresented or portrayed as objects or victims in the media. Very little of this literature has examined depictions of “expert” women. The research is guided by this question: How are “expert” women depicted in contemporary Canadian newspapers? The methodologica l framework of the research is a mixed-methods approach using discourse analysis as methodology and content analysis as the concrete method. The data were collected from all news pages of the National Post and the Globe and Mail. Content analysis data were chosen monthly from the first day of each month of the year 2015 for both newspapers. Data for discourse analysis were selected from all issues in November 2015, since the event of Justin Trudeau’s selection of a gender-equal cabinet occurred in this period of time, putting gender, representation, and expertise at the center of a national conversation. Drawing upon the content analysis, I examined the hypothesis of the existence of gender inequality in both national newspapers. The findings confirm that there is gender disparity in newspapers’ representation. Studying news stories about Justin Trudeau’s selection of a gender-equal cabinet through discourse analysis helped to identify some particular discourses that reinforce and reproduce gender inequality—not only in the news stories but also in society more broadly.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».