The Effect of Interviewers’ Genders on the Quantity and Quality of Their Interviewees’ Output: A Comparative Inquiry among Saudi Students
Notice bibliographique
Résumé
Gender segregation is widely established in Saudi Arabia, and this may affect the interviewing dynamic in conducting spoken tests. Such an effect could pose significant consequences for interviewees; for example, it might affect their ability to obtain high scores in the speaking sections of standardized tests (e.g., the IELTS). This could prevent them from enrolling in universities in English speaking countries (e.g., United States, United Kingdom, Australia, New Zealand, and Canada) as well as other universities that require such tests for enrollment purposes. As such, this study attempts to explore whether the gender of an interviewer can affect how a respondent forms their answer in terms of both depth and length. In this study, two interviewers (a male and a female) interviewed six Saudis of both genders, comprising a total of 12 interviews. The results showed that when both the interviewer and the interviewee were of the same gender, interviewees’ responses tended to be lengthy, and they were more likely to expand their response to other related topics. On the other hand, when both the interviewer and the interviewee were not of the same gender, brevity and/or avoidance characterized their answers.
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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 | 0,021 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».