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Enregistrement W4281750869 · doi:10.5509/2022952285

The 2022 South Korean Presidential Election and the Gender Divide among the Youth

2022· article· en· W4281750869 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah June Kim, Chungjae Lee

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresidential electionPolitical scienceVotingDemocracySplit-ticket votingParallelsPoliticsDemographic economicsGender studiesPolitical economySociologyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2022 South Korean presidential election was the country’s most closely contested election since a democratic direct electoral system was initiated in 1987, with less than a 1 percent difference separating the two major candidates among 34 million votes cast. Despite some parallels with and continuities from previous elections, the 2022 election saw new voting alignments emerge based on one topic: gender equality. In this essay, we explain how and why gender became such a prominent issue during the 2022 election campaign, and how this affected voting patterns, especially among male and female voters in their twenties and thirties. Specifically, we argue that gendered voter behaviour during the election arose from rising anti-feminist sentiments among young men, and that the two main presidential candidates politicized the issue to maximize support from this group. This in turn triggered the consolidation of a young female voting bloc. Using an original survey conducted in January 2022 with an approximate nationally representative sample of 1,017 respondents, we identify two possible causes of rising anti-feminist sentiments among young men: the belief that women receive preferential treatment in employment opportunities and mandatory military service for men. In addition, through an embedded survey experiment run before the election, we proposed that political candidates with pro-gender messages would be less likely to receive support from young men, while candidates with anti-gender messages would be likely to receive more support; these projections were confirmed by the actual voting breakdowns of the recent election. The results suggest that the new administration must handle gender issues with extreme care to ensure that divergent perceptions of the gender divide do not become further polarized over the next few years, since such a development could very well fuel democratic deconsolidation in South Korea.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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