Leading the Fight Against the Pandemic: Does Gender Really Matter?
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.
Notice bibliographique
Résumé
Since the start of the ongoing coronavirus pandemic, the relationship between national women leaders and their effectiveness in handling the COVID-19 crisis has received much media attention. This paper scrutinizes this association by considering income, demography, health infrastructure, gender norms, and other national characteristics and asks if women's leadership is associated with fewer COVID-19 cases and deaths in the first few months of the pandemic. The paper also examines differences in the policy responses of leaders by gender. Using a constructed dataset for 194 countries, it uses a variety of economic and sociodemographic variables to match nearest neighbors. The findings show that COVID-19 outcomes, especially deaths, are better in countries led by women and may be explained by the timing of lockdowns. The study uses insights from behavioral studies and leadership literature to speculate on the sources of these gender differences as well as on their implications.HIGHLIGHTS COVID-19 offers a unique spotlight on the effectiveness of national leadership in crises.Little is known about how women versus men leaders manage national crises.Nearest-neighbor matching reveals women-led countries performed better in COVID-19 outcomes.Women leaders locked down their countries more quickly than their men-led neighbors.Women leaders also communicated in ways that were markedly different from men leaders.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 découle