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Enregistrement W6983720965

No Barriers for Trailblazers? Empowerment Messaging Increases Women’s Burden and Blame for Gender Inequality in the Canadian Armed Forces

2022· dissertation· en· W6983720965 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpowermentBlameAgency (philosophy)InequalitySense of agencyHarm
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender inequality persists in the workplace, including in the Canadian Armed Forces (CAF). The CAF is struggling to attain their goal of increasing the representation of women in uniform from 16% to 25%. One factor that may be contributing to their struggle is the cultural response of empowerment messaging to gender inequality. Empowerment messaging coveys that women can succeed in life through personal agency and optimism about the future. However, this seemingly positive messaging has the negative effect of increasing attributions of women’s responsibility for gender inequality while disregarding systemic barriers (i.e., women should overcome sexism because they have personal agency and the individual choice to do so). I contend that the CAF is using empowerment messaging in some of their public messaging, and I propose that the negative effects of empowerment messaging will generalize to the CAF context. In two experiments (total N = 812), exposure to empowerment messaging from a CAF video directly increased the burden placed on women to solve gender inequality in the CAF and indirectly predicted more blame placed on women for causing gender inequality in the CAF. This research suggests that institutional empowerment messaging meant to motivate and inspire women may in fact harm women. The CAF and other institutions struggling with gender inequality should avoid using empowerment messaging in their public communications to prevent harming women, especially with their focus on increasing the number of women in their organizations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,285 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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