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Enregistrement W3214447095 · doi:10.32920/ryerson.14656395.v1

Playing it straight: kindergarten children's perspectives on gender in play materials

2021· preprint· en· W3214447095 sur OpenAlexaff
Ameera Ali

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFemininityMasculinityPsychologyFlexibility (engineering)PerformativityPerceptionHeteronormativityStereotype (UML)Gender psychologyDevelopmental psychologyGender identityGender studiesGender roleGender equalitySocial psychologyHuman sexualitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on the perspectives of kindergarten children regarding their perceptions of gender appropriateness of play materials. The theory of gender performativity has been used as a theoretical lens for the study. Six kindergarten children between the ages of four and five were individually interviewed about whether they believed toys to be gender-specific or gender-neutral. Results indicated that children displayed gender-stereotype knowledge as well as an understanding that toys can be gender-neutral, however, they were generally perceived to be gender-specific. Themes found include: perceptions of play materials as gender-neutral, perceptions of play materials as male-appropriate, perceptions of play materials as female-appropriate, notions of gender stereotypes, gender-role flexibility, contingent gender-role flexibility and external knowledge sources. Implications of these results regarding both gender-conforming as well as gender-non conforming children are provided and recommendations for educators are suggested. Keywords: gender performativity; children; masculinity; femininity; heteronormativity; toys; gender stereotypes, gender roles, gender non-conforming behaviour

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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