MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307780804 · doi:10.18192/potentia.v13i.6213

Redefining Violence against Women and Framing Issues

2022· article· en· W4307780804 sur OpenAlexaffvenue
Dilse Kaygisiz

Notice bibliographique

RevuePotentia Journal of International Affairs · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Social movementScholarshipPolitical sciencePoliticsDomestic violenceRhetoricPolitical opportunityPolitical economySociologyCriminologyPoison controlSuicide preventionLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have highlighted the importance of attitudinal and social change in making laws effective in their implementation. Moreover, scholarship on social movements found that one of the drivers of getting demands across the right platforms and being appropriately represented was by framing movements’ goals into collective identities. How can framing issues and the socio-political context explain the progress of women’s movements regarding violence against women?
 I argue that in Turkey and the Philippines, women’s movements redefined violence against women as a public issue by contesting the state rhetoric that domestic violence was an ungendered family matter, which led to the passing of protective laws against violence against women and more specifically on domestic violence. However, these movements’ attempts in the two countries to affect policy saw different consequences given the unified agenda that they could follow and the political climate in which they could operate.

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 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 enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,324

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Explorer davantage

Même revuePotentia Journal of International AffairsMême sujetGender Politics and RepresentationTravaux en français237 207