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Enregistrement W4322774782 · doi:10.1017/s1743923x23000041

“Don’t Put Color in Your Hair, Don’t Do This, Don’t Do That”: Canadian Mayors’ Mixed Gender Performance on Social Media

2023· article· en· W4322774782 sur OpenAlexafffundabout
Katherine V.R. Sullivan

Notice bibliographique

RevuePolitics & Gender · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésPoliticsPsychologySocial psychologyContext (archaeology)Social mediaSociologyGender studiesPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although mayors can have important impacts on citizens’ daily lives, local politics remains understudied, especially compared with national and regional politics. This study focuses on Canadian mayors’ digital political gender performance—or self-presentation—on Facebook, Twitter, and Instagram and the context in which this gendered performance arises. Overall, results confirm that mayors’ gendered performances are on a continuum rather than binary. Results from a visual content analysis of nine Canadian mayors’ social media accounts show that, broadly speaking, women mayors gravitate toward congruent, mixed gendered performances and avoidance strategies, whereas men mayors also display mixed performance of their gender, while more freely exploring congruent and incongruent approaches to gendered stereotypes. Additionally, semistructured interviews with these mayors show that women mayors still work under added constraints because of their gender, which translates into comments on their appearance, attitude, and lifestyle choices; increased aggression and lack of respect; and a generally greater mental load.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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