Understanding Gender Expertise in the Post-Truth Era: Media Representations of Gender-Based Analysis Plus in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we explore the post-truth era as a contextual factor in how gender expertise is constituted, challenged, and defended in policy discourse in Canadian context. Using post-structural policy analysis to explore the contours of media scrutiny and the resulting debate about gender-based analysis plus (GBA+), Canada’s approach to gender mainstreaming, we reveal that it was ultimately a debate about the role of gender/intersectional expertise within government. We demonstrate that GBA+, and the gender expertise informing it, was often represented in mainstream media as either a “political intervention” or as a “technical tool”, both of which reinforce traditional representations of policy expertise, including political neutrality and professional competence, which, in the past, have been used to justify the exclusion of “other” forms of knowledge. In unpacking these representations, we suggest that, even among critics of post-truth claims, post-truth discourse offers a new vocabulary, anchored in what Ringrose (2018, 653) refers to as “post-truth anti-feminism”, which emphasizes not simply identity politics, but also potential harm resulting from interventions based on feminist knowledge. We also suggest that such claims have resulted in a distancing between gender expertise and feminism, thus contributing to the erasure of feminist knowledge in policy contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».