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Enregistrement W7117305961 · doi:10.1017/s000712342510121x

Reducing Gender Gaps in Political Participation with Efficacy Promotion: Evidence from a Civic Education Experiment in Zambia

2025· article· en· W7117305961 sur OpenAlexfundno aff
Gwyneth McClendon, Elizabeth Sperber, O’Brien Kaaba

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Political Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityPrinceton UniversityUniversity of DenverMassachusetts Institute of TechnologyUniversity of Notre DameHarvard University
Mots-clésGender gapPoliticsCivic engagementInformation gapField (mathematics)Political efficacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In many countries, women participate in politics at lower rates than men. This gap is often most pronounced among young adults. Civic education programs that provide non-partisan political information are commonly used to try to close this gender gap. However, information alone rarely reduces the gap and sometimes exacerbates it. We extend the literature emphasizing the psychological resources women need to participate by evaluating whether embedding efficacy-promoting messages within civic education reduces gender disparities in participation. In collaboration with Zambian civic organizations, we implemented a field experiment before national elections that randomly assigned urban young adults to an information-only course or the same course with efficacy-promoting messages. We find that the efficacy-promoting course substantially increased young women’s political interest and participation, narrowing gender gaps across a wide range of behavioral and attitudinal outcomes. We discuss the study’s implications for theories of political participation and the design of civic education.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,353 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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