Feminist cartography and the United Nations Sustainable Development Goal on gender equality: Emotional responses to three thematic maps
Notice bibliographique
Résumé
Thematic maps facilitate spatial understanding of patterns and exceptions. Cognitive ability, spatial cognition, and emotional state are related, yet there is little research about map readers’ emotions. Feminist critiques of cartography recognize emotion and affect as legitimate experiences on par with quantitative ways of knowing. We conducted an online survey to measure users’ affective states before and after engaging with three thematic map types. The maps showed data from the United Nations Sustainable Development Goal to achieve gender equality, on the proportion of girls and women aged 15 to 49 who have undergone female genital mutilation/cutting. Participants viewed a choropleth, a cartogram, and a repeating icon tile map; completed map‐related tasks; rated certain map qualities; rated their affective states before and after engaging with the maps; and answered open‐ended questions. The maps piqued curiosity and evoked emotions for most users, while some users perceived the thematic maps as clinical or neutral despite the sensitive topic. After viewing the maps, female participants who were affected expressed deeper engagement in their open‐ended comments than males. Traditionally, cartography construes the human experience as male experience and denies or trivializes women's experiences. Our findings corroborate feminist critiques of this disembodiment and entrenched rational rhetoric of maps.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».