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Enregistrement W4223982596 · doi:10.1177/10780874221090874

‘Whiny, Fake, and I Don't Like Her Hair’: Gendered Assessments of Mayoral Candidates

2022· article· en· W4223982596 sur OpenAlexafffundabout
Erin Tolley, Andrea Lawlor, Alexandre Fortier-Chouinard

Notice bibliographique

RevueUrban Affairs Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensThe King's UniversityUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésMasculinityPoliticsDisadvantagedPolitical scienceCompetence (human resources)Public administrationGender studiesSocial psychologySociologyPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipal mayoral elections present a compelling puzzle: what happens when gendered stereotypes about level of government conflict with those about type of office? Although local politics is viewed as communal and more feminine, the mayoral office is a prominent, prestigious position of political leadership that voters may perceive as more masculine. We intervene by analyzing open-ended comments about 32 mayoral candidates from a survey of 14,438 municipal electors in eight Canadian cities. We argue gendered trait and issue stereotypes are embedded in voters’ assessments of mayoral candidates. We find no evidence that female candidates benefit from their perceived competence in local policy issues, and they experience backlash when they display the traits typically associated with strong leaders. We conclude that, even at the level of government frequently thought of as more open to women, female mayoral candidates are disadvantaged by an enduring association between masculinity and political leadership.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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