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Enregistrement W4224023841 · doi:10.34190/icgr.5.1.82

Performativity in Politics: Understanding the Role of Affect in Political News Coverage

2022· article· en· W4224023841 sur OpenAlexaff
Isabel Krakoff

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Gender Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsNewspaperPolitical scienceDemocracyMainstreamDiversity (politics)Politics of the United StatesNews mediaAffect (linguistics)Media studiesSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The United States Democratic primaries for the 2020 election kicked off with an incredibly diverse pool of candidates with regards to gender, race, age, and socioeconomic status. However, as the primaries progressed and the pool of candidates narrowed, voters elected to nominate Joe Biden—a white man in his late seventies—to take on Donald Trump in November, 2020. Given the similarity between Elizabeth Warren’s platform and Bernie Sanders’, the purpose of this paper is to explore how news-media coverage contributes to the role of gender in campaigns for president in the United States. Grounded in a theoretical understanding of gender performativity in politics, this study uses a quantitative sentiment analysis of newspaper articles about both candidates to understand whether reporters expressed underlying sentiments differing based on the candidates’ gender. Articles were selected from The New York Times (NYT), The Washington Post (WaPo), National Public Radio (NPR), The Associated Press (AP), and the Wall Street Journal (WSJ) to represent the diversity of reputable, mainstream news outlets considered to have minimal partisan bias available to the American public. Though the sentiment analysis revealed no significant difference in reporting across the different sources by candidate, factors such as rules for news publications and the nuances in political orientation of the two candidates may have limited the role of sentiment in contributing to political gender bias in this case study. This research is of broad interest as it sheds light on the current gendered political landscape in the United States, where a female president has yet to be elected. Furthermore, this study explores the within-party gender dynamics in reporting, in contrast to the myriad studies published in the aftermath of the 2016 presidential election in which Hillary Clinton lost to Donald Trump.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,425
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,077 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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