MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4367681302 · doi:10.32920/22732472

Gender Representation on Canadian Television News during Provincial Elections: A Longitudinal Study

2023· preprint· en· W4367681302 sur OpenAlexaboutno aff
Marsha Barber, Julia Levitan, Maija Kappler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Studies and Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLIPSPoliticsPopulationPublic opinionRepresentation (politics)Content analysisPolitical sciencePsychologyDemographyMedicineSociologyLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This article uses content analysis to investigate coverage on CBC, CTV, and Global television networks in the crucial one-month periods leading up to the last three elections in Ontario, Canada. The research addresses both the number and length of clips (sound bites) from women, as compared to clips from men. It measures clip counts, airtime, and explores whether clips came from candidates, partisans (working for a party), experts, or non-experts. The findings from this content analysis indicate that a majority of clips came from men. Significantly, two of the networks have more “expert” clips from men than women over all three elections, and all three networks have more clips from men than women in the elections of 2007 and 2011. This means that pundits who comment upon and analyze provincial elections are usually male. This article explores the implications of these findings and considers confounding factors such as evidence that women may be more reluctant to offer expert opinion, even when they are as qualified as the men who do so. The analysis is important because those given airtime during events such as elections have the opportunity to influence discourse. In addition, the priorities and observations of those interviewed have the potential to influence political campaigns. Women’s issues, for example, may be seen to carry less weight with the population at large if fewer women than men are given a public forum where they might express their opinions.</p> <p> </p>

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMedia Studies and CommunicationTravaux en français237 207