MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387931979 · doi:10.1177/01461672231203123

“Cat Ladies” and “Mama’s Boys”: A Mixed-Methods Analysis of the Gendered Discrimination and Stereotypes of Single Women and Single Men

2023· article· en· W4387931979 sur OpenAlexafffundabout
Hannah E. Dupuis, Yuthika U. Girme

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésPsychologySingle mothersSingle sexQualitative analysisSocial psychologyQualitative researchDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Do single women and single men differ in their experiences of “singlism”? This mixed-methods research examined whether single women and single men report quantitative differences in amounts of singlehood-based discrimination and explored qualitative reports of stereotypic traits associated with single women and single men. We recruited Canadian and American single adults across two Prolific studies (total N = 286). The results demonstrated that single female and male participants did not differ in their personal discrimination, but female participants perceived single women to experience more discrimination than single men. Furthermore, qualitative analyses revealed four overlapping “archetypes” of single women and men including: Professional (“independent,” “hard-working”), Carefree (“free,” “fun”), Heartless (“selfish,” “promiscuous”), and Loner (“lonely,” “antisocial”). Overall, single women and men may experience similar stereotypes and discrimination, but there are also important nuances that highlight the need for more research at the intersection of gender and singlehood.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePersonality and Social Psychology BulletinMême sujetGender Diversity and InequalityTravaux en français237 207