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Enregistrement W4285042602 · doi:10.22215/etd/2022-15055

Harassment on Assignment: Gendered Emotional Labour in Canadian Newsrooms

2022· dissertation· en· W4285042602 sur OpenAlexaffabout
Megan L. Shaw

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentVerbal abuseRacismPolitical scienceCriminologyPsychologyGender studiesSocial psychologySociologyHuman factors and ergonomicsPoison controlLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The harassment of women and gender non-binary journalists is pervasive.In recent years, many scholars and practitioners have collected evidence to suggest it is getting worse.To assess the effects of such harassment in Canada, I interviewed 16 current or former female journalists and one gender non-binary journalist, and conducted a survey of more than 130 journalists to understand the scope of this harassment and its impact, including whether it motivated participants to consider leaving their job.The results of this survey revealed that female and gender non-binary journalists in Canada experience ongoing verbal and physical abuse rooted in misogyny, sexism, racism, Islamophobia and homophobia.Participants detailed cyber-violence, assault, sexual harassment, threats of violence and death threats connected to their work.Racialized journalists, members of 2SLGBTQ+ communities and those covering politics reported some of the most aggressive harassment or violence directed towards them.As a result of these findings, this thesis adds concrete recommendations to growing calls for news organizations and all levels of government to protect women and gender non-binary journalists from the emotional labour and abuse connected to the job.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0300,010
Communication savante0,0130,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,331
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 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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