Gender, Power and Digital Spaces: Change or a Different Shade
Notice bibliographique
Résumé
Aim of the Study: The study aims to determine the existence of gender power relations in digital spaces and the possibility of change. Methodology: The information from the families was collected using a survey research method. A 1200 sample using the probability sampling technique from one Union Council of Rawalpindi was selected. Every UC has a 25000-30000 adult population, and based on that criterion; 300 families were chosen through a systematic random technique. Findings: The results showed that 81% of people have access to smartphones and 66% of people own them, establishing the first level of the emergence of digital spaces. The second level involves time spent on smartphones and their use to meet needs, which include basic, social, recreational, and financial needs. Gender differences in financial needs were found to be very significant. Significant gender differences were found in the recreational apps, and 63% of males as compared to 57% of females use these apps. However, there was no gender difference in the use of social media; 38% of men and 39% of women used these apps, respectively. At the third level, the presence of power in digital spaces was investigated through feelings of insecurity and abuse. Conclusion: The study concluded that digital technologies have broken the binary context of public and domestic spaces. The division of labor between men and women in digital spaces is gendered and linked to the capitalist economy. The study proved that these digital spaces have new shades of patriarchy, despite no change in gender power relations.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».