GENDER DIFFERENCES IN VERBAL AND NONVERBAL AGGRESSION
Notice bibliographique
Résumé
Gender differences permeate every aspect of human personality and appearance, and dictate how men and women should act, think and behave. Gender embodies a pattern of relations that evolves over time to define male and female, masculinity and femininity, concurrently structuring and regulating people’s relation to society. Gender decides what is expected, permitted and valued in a woman or a man in a given context. This paper discusses male and female aggression in political debates with a special focus on the recent debate held on 9th September 2021 in Canada. The analyses carried out through the methods of content, discourse and pragmalinguistic analyses, show that aggression is frequently categorized as a social behavior, and thus falls within a set of criteria depending on the roles that people occupy. In the world today, there is an increase in the use of communicative aggression, both verbal and non-verbal in the political arena. Aggression is widely applied in political communication where the main purpose is to fight the opponent and get the attention of the audience and voters. Male politicians are expected to be verbally and non-verbally more aggressive than women while female politicians perceived as less aggressive and considered to be better performers. However, this assumption remains an area of contention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».