No Barriers for Trailblazers? Empowerment Messaging Increases Women’s Burden and Blame for Gender Inequality in the Canadian Armed Forces
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,001 |
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 ».