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Enregistrement W7019406858

Gender and Political Representation

2023· dissertation· en· W7019406858 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOakTrust (Texas A&M University Libraries) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsRepresentation (politics)EliteFocus (optics)Affect (linguistics)Field (mathematics)Gender history
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In my dissertation, I present three papers that evaluate the causes of women’s political under-representation through a supply, demand, and institutions framework. First, I focus on elite demand. Drawing on theories of gender bias, group attachment, and partisan identity, I conduct a field experiment in Canada to examine whether political elites exhibit gender discrimination when responding to political aspirants. The results indicate that legislators are more responsive to female aspirants and more likely to provide them with helpful advice when they ask about how to get involved in politics. This pro-women bias, which exists at all levels of government, is stronger among female legislators and those associated with left-leaning parties. Next, I focus on mass demand. Drawing on theories of gender bias, gender stereotypes, and role congruity, I conduct a choice experiment in South Korea to examine how candidate sex and gender expression shape voter preferences. I find that voters, on average, prefer female candidates. Despite this pro-woman bias, however, voters don’t think that women will win the election. These results suggest that we shouldn’t necessarily infer voter behavior simply from voter preferences. When it comes to how voters evaluate candidates who deviate from gender norms, I find that voters tend to prefer candidates who run counter to gender stereotypes: they prefer women candidates who present a “tough” approach to politics and men candidates who present a “compassionate” approach. The third paper takes a more aggregate-level approach and looks at how supply-side and demand-side factors interact to affect women’s representation while controlling for institutional context. Existing empirical studies treat supply-side and demand-side factors separately and ignore the inherent interaction at the theoretical core of the supply and demand framework. However, women’s descriptive representation should only be high when supply and demand are both sufficiently high. I test the implications of my theory using a new global dataset on women’s representation from 1990 to 2018. The results are consistent with my theory and are substantively important because they indicate the conditions under which we can expect supply-side and demand-side factors to actually translate into greater female political representation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,254 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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