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Enregistrement W3011762003 · doi:10.22148/001c.12266

What’s in a Face? Gender representation of faces in Time, 1940s-1990s

2020· article· en· W3011762003 sur OpenAlex
Ana Jofré, Josh Cole, Vincent Berardi, Carl D. Bennett, Michael Reale

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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia, Gender, and Advertising
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesState University of New York Polytechnic InstituteState University of New York
Mots-clésRepresentation (politics)Face (sociological concept)Context (archaeology)Reading (process)PhotographyHistoryVisual artsPsychologyArtSociologyPoliticsLinguisticsSocial sciencePolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We extracted 327,322 faces from an archive of Time magazine containing 3,389 issues dating from 1923 to 2014, classified the gender of each extracted face, and discovered that the proportion of female faces contained within this archive varied in interesting ways over time. The proportion of female faces first peaked in the mid-to-late 1940s. This was followed by a dip lasting from the mid-1950s to the early 1960s. The 1970s saw another peak followed by a dip over the course of the 1980s. Finally, we see a slow and steady rise in the proportion of female faces from the early 1990s onwards. In this paper, we seek to make sense of these variations through an interdisciplinary framework drawing on psychology, visual studies (in particular, photography theory), and history. Through a close reading of our Time archive from the 1940s through the 1990s, we conclude that the visual representation of women in Time magazine correlates with attitudes toward women in both the historical context of the era and the textual content of the magazine.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,253 · 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