Women-Focused Nonprofit Organizations and Their Use of Twitter During the COVID-19 Pandemic: Characterizing a Gendered Pandemic Through Information, Community, and Action
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates how gender-focused nonprofit organizations used Twitter to advocate on behalf of women and girls during the initial stage of the COVID-19 pandemic. We collected tweets from five nonprofits including Canadian Women's Foundation, Anova, UN Women, National Organization for Women, and Planned Parenthood. Through thematic analysis, we identified nine gender-related themes: safety, physical health, mental health, labor, economic situation, intersectional concerns, leadership, the role of gender in pandemic response and recovery plans, and supporting women's organizations. A subsequent content analysis revealed that women's safety, labor, and economic situation were the most prominent themes. It was also revealed that safety and intersectional concerns were raised by all organizations. We applied the theoretical framework of microblogging functions which distinguishes between information-, community-, and action-oriented tweets. Most of the tweets in our study were informational, much fewer were associated with calls to action and community engagement. Our analysis also revealed relationships between the microblogging functions and the tweets' content themes. We found that informational tweets addressed women's safety, physical health, economic situation, and the role of gender in pandemic response and recovery plans, while community-oriented tweets addressed women's labor, leadership, and supporting women's organizations. Finally, each microblogging function elicited different levels of user engagement on Twitter, with the community-oriented function receiving the largest number of "likes" compared with the information- and action-oriented functions. Our study adds to the growing body of research on social media use by feminist groups and provides novel theoretical insights by expanding the microblogging framework.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».