Violence against Women in Politics: An Urgent Problem the Political Science Community Must Take Seriously
Notice bibliographique
Résumé
Violence against women in politics (VAWIP) is an urgent problem worldwide.At the time of this writing, U.S. House of Representatives Speaker Nancy Pelosi's husband had just been violently assaulted by a conspiracy theorist, shouting "Where is Nancy?" after breaking into their house.In Canada, women, Indigenous, Black, racialized, and queer political actors face harassment and threats on a regular basis.During the 2022 Québec provincial election, politician Marwah Rizqy received death threats from a man who allegedly called the police to inform them where they could find her body (she was pregnant at the time).In 2022, federal Deputy Prime Minister Chrystia Freeland was accosted by a man who yelled profanities at her while she was with her all-women staff.These are not isolated incidents, and the political science community has an important role to play in addressing them. What Can Political Scientists Do to Address Violence against Women in Politics?Research on VAWIP is developing, but gaps remain. 1 The first academic book written on this topic was Krook's Violence against Women in Politics, published by Oxford University Press in 2020-just three years ago.Prior to this, formative contributions include Piscopo (2016); Krook and Restrepo Sanín (2016);and Bardall, Bjarnegård, and Piscopo (2020).This scholarship builds on important contributions from global women practitioners, particularly in Latin America.The first gap is evidence based.More data are needed to document the prevalence and scope of VAWIP in all parts of the world.Replication of data findings and the development of shared concepts to better understand and create tools to address VAWIP are ongoing.Bjarnegård and Zetterberg's (2023)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».