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Enregistrement W2991167099 · doi:10.1177/0044118x19887075

Ugandan Adolescents’ Descriptive Gender Stereotypes About Domestic and Recreational Activities, and Attitudes About Women

2019· article· en· W2991167099 sur OpenAlexaff
Flóra Faragó, Natalie D. Eggum, Zhang Li

Notice bibliographique

RevueYouth & Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationDescriptive statisticsPsychologyThematic analysisStereotype (UML)Psychological interventionSocial psychologyDescriptive researchDevelopmental psychologyGender studiesQualitative researchSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Eastern Uganda, 201 adolescents aged 11- to 17-years old (48% girls; M age = 14.62) answered close- and open-ended questions about gender stereotypes of domestic and recreational activities and gender-role attitudes about women’s behavior, rights, and roles. Adolescents answered questions such as “who is more likely to . . .?” assessing descriptive stereotypes (i.e., stereotype knowledge) and questions such as “is it ok for women to . . .?” assessing prescriptive stereotypes (i.e., stereotype endorsement) about gender roles. Data were analyzed via descriptive statistics, correlations, and thematic coding. Findings indicate that Ugandan adolescents were fairly egalitarian in some domains (e.g., leisure and recreation) but were non-egalitarian in other domains (e.g., marital and domestic roles). Adolescents held a mix of gender-stereotyped and non-stereotyped views about domestic and recreational activities as well as attitudes about women. Findings present reasons for hope and for continued work toward gender equality in Uganda. Results may inform interventions that foster gender egalitarian attitudes in youth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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