L’impact des stéréotypes de genre dans l'évaluation des femmes chefs de parti
Notice bibliographique
Résumé
Le seul fait d’être une femme représente-t-il un avantage ou désavantage en politique ? Afin de répondre à cette question, je me base sur les stéréotypes de genre et les évaluations des chefs de partis. J’utilise les données provenant des Études Électorales canadiennes de 1988 et 1993. Afin de déterminer si les femmes sont jugées plus ou moins capables d’être de bonnes politiciennes, j’ai retenu cinq variables qui représentent le jugement que les électeurs font d’un chef de parti : une évaluation globale allant de 0 à 100 et les perceptions du niveau d’intelligence, de leadership, fiabilité et compassion des chefs. Je trouve que, tout au moins pour l’élection de 1993, les cheffes femmes sont systématiquement jugées moins positivement en général et particulièrement eu égard aux traits stéréotypés masculins. Cependant, je trouve que le genre d’un répondant a peu d’effet sur cette évaluation. Ceci signifie que les femmes ne vont pas automatiquement mieux noter une candidate plutôt qu’un candidat. Par ailleurs, les conclusions obtenues dans le cadre de cette recherche ne sont pas généralisables à toutes les élections canadiennes. En effet, seulement deux élections sont analysées, avec deux candidates et quatre candidats.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,018 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».