Kadınlar Arası Rekabet: Bir Sisifos Sendromu mu? Dijital Kültürde Rekabetin İnşası-Ekşi Sözlük Kullanıcı Yorumları Üzerine Bir Analiz
Notice bibliographique
Résumé
Öz Bu çalışma kadınlar arası rekabetin neden ve nasıl gerçekleştiği sorusuna odaklanmaktadır. Psikolojik, sosyolojik ve evrimsel bakış açısı kadın erkek rekabetinin farklı detaylar üzerine inşa edildiğini iddia etmektedir. Bahsi geçen bilim dalları, kadınların erkeklerden daha farklı koşullarda rekabete girdiğini ve güç mücadelesini başka türlü verdiğini iddia etmektedir. Veriler, Ekşi Sözlük platformundan çekilmiştir. Ekşi Sözlük platformunda “kadınlar arası rekabet” başlığında öne çıkan paylaşımlar içerik ve söylem analizi ile değerlendirmeye alınmıştır. Toplamda 260 paylaşımın analizi yapılmış olup veriler, metaforlar, kadın rekabetinin nedenleri ve rekabetin sonuçları şeklinde üç ana başlıkta değerlendirilmiştir. Kullanıcı yorumlarında kadın rekabeti savaş değişkeni özelinde değerlendirilmiştir. Bacılık husumeti, cat fight (kedi savaşı) avlanması gereken et, psikolojik savaş, soğuk savaş, östrojen savaşı, ilkel savaş, gerilim filmi, şiddet içeren oyun, arketipe kadar inen dürtü, pembe taciz, Guelph’ler ve Ghibelline öne çıkan metaforik ifadelerdir. Kadınlar arasındaki rekabet, örgütlenmeyi zorlaştırmanın yanısıra dayanışma ve işbirliği süreçlerini de olumsuz etkilemektedir. Kadın rekabeti bir Sisifos sendromudur ve karşılığı yoktur.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
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 ».