Gender Gap or Gender Differences? Gender and Political Participation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Unequal participation in certain types of political engagement creates unequal influence on political and civil matters (Boulianne, 2022). Studies find that men and women tend to do a similar amount of political participation, with women engaging in more private and flexible forms, and men participating in more direct and collective forms (Bode, 2017; Coffé & Bolzendahl, 2010; Van Duyn et al., 2019; Pfanzelt & Spies, 2019). However, more data is needed when considering Canadian trends, especially when it comes to the causes of these trends. In this study, I conduct statistical analysis of secondary data from a February 2021 Canadian survey (n=1,568) designed by Dr. Shelley Boulianne. I determine which forms of political participation have gendered participation gaps and whether or not these are related to conflict avoidance tendencies and having political female role models. I find few gender differences in political participation. Some small gender differences persist in online forms of political participation, such as signing petitions online and commenting on news sites. Men were more likely post comments on news sites, compared to women; women more likely to sign online petitions, compared to men. As such, political participation moves online, the gender gap may be reproducing itself in online spaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».