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Enregistrement W7019305773

Frequency of singular they for gender stereotypes and the influence of the queer community

2021· article· en· W7019305773 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCIIS Digital Commons (California Institute of Integral Studies) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Studies in Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPronounPerceptionNounVariation (astronomy)Antecedent (behavioral psychology)Style (visual arts)Identity (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Singular they has been denounced in formal grammars since the mid-18th century (see Bodine 1975; Paterson 2014), yet it dates to at least the 14th century (Balhorn 2004; Curzan 2003), persevering in both writing and speech (e.g., Baranowski 2002; Balhorn 2009; Newman 1992; Strahan 2008). Linguistic investigations of pronominal use suggest an envelope of variation (e.g., LaScotte 2016; Maryna 1978; Meyers 1990) in which speakers make choices based on a multiplicity of factors (e.g., gender stereotypicality, antecedent type). The role of LGBTQ+ community remains less examined. Do aspects of identity impact an individual’s choice of pronoun for singular generic nouns (e.g., a student), and is that dependent on the referent’s perceived gender? A 2018 survey garnered responses across Canada and the United States from 623 participants (289 LGBTQ+, 196 “queer-adjacent”, 131 non LGBTQ+, and 7 no response). The stimuli consisted of six filler questions interspersed among three targets (mechanic, secretary, student). LaScotte’s (2016) open-ended student question was replicated, and Martyna’s (1978) fill-in-the-blank style was modelled for mechanic and secretary—nouns with perceived gender stereotypes (masculine and feminine respectively; Haines, Deaux, & Lofaro 2016). Finally, participants rated occupations on a sliding scale for perception of role performance (masculine to feminine, with gender neutral at the midpoint). Quantifying the frequency of third-person pronouns across all occupations resulted in 2249 tokens split between they (n=1712), he (n=269), she (n=189), and he/she (n=78). Overall, singular they prevails. But, its patterns of use are not parallel. Mechanic and secretary remain gendered (he and she respectively), whereas student is gender-neutral (they). These results are reflected by the ratings: mechanic skews masculine, secretary skews feminine, and student remains neutral. Across all occupations, non-LGBTQ+ participants use singular they the least frequently, followed by queer-adjacent participants, and then LGBTQ+ participants. Non-binary participants use singular they at the highest rate amongst the LGBTQ+ participants (i.e., more frequently than LGBTQ+ men and women). Additionally, participation in events has an impact: singular they is used more by those who attend LGBTQ+ events. Thus, this study provides empirical evidence about the multifaceted interactions of identity and network, as well as uncovering persistent gender biases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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