Gender Representation on Canadian Television News during Provincial Elections: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
<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>
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».