“The woman in the background”: Gendered Nouns in CNN and FOX Media Discourse
Notice bibliographique
Résumé
Linguistic democratization, the goal or practice of increasing social equity through language, has not figured prominently in corpus studies. However, corpus-based approaches present the opportunity to probe questions of unequal linguistic representation on a large scale, providing crucial insights into how actors are classified in public discourse, especially with respect to the representation of gender relations and inequity. This paper draws on corpus methods to analyze the patterning of two generic, gendered nouns— woman and man—in American news television discourse. Results of both quantitative and qualitative analyses show that patterns for both grammatical factors (syntactic function, determiner type, pre-modification) and collocational behavior are largely consistent across networks, suggesting that gender ideologies expressed by newscasters and talk show hosts on both networks are not substantially different from one another. This study shows how elements of discourse that may be considered innocuous and below the level of consciousness—such as the position of certain nouns in the sentence, the determiners that specify them, and the adjectives that modify them—can provide valuable diagnostics of discourse-level democratization, and reveal deeper sociocultural ideologies about gendered individuals that are regularly perpetuated in public news discourse, regardless of the networks’ own political positioning.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».