Hallituspuolueiden puheenjohtajista muodostuneet naisjohtajuuden representaatiot videosuoratoistopalveluohjelmassa
Bibliographic record
Abstract
Tässä opinnäytetyössä tutkitaan naisjohtajuuden representaatioita suomalaisia naispuoluejohtajia käsittelevän dokumenttisarjan avulla. Osallistun tutkielmallani poliittisen toiminnan ja rakenteiden sukupuolittuneisuuteen liittyvään mediatutkimuskeskusteluun poliittisen johtajuuden kontekstissa. Tutkimuksessani keskityn analysoimaan nykymedian tapaa kuvata poliittisia johtajia, erityisesti sukupuolittuneiden mediakuvien näkökulmasta. \n \nPro gradu -tutkielmani kysyy, millaisia naisjohtajuuden representaatioita Suomen eduskuntakauden 2019–2023 hallituspuolueiden puheenjohtajista muodostuu videosuoratoistopalvelussa. Tutkimusaineistona toimii HBO Max videosuoratoistopalvelun "Viisi valittua" -dokumenttisarja. Tutkimusmetodologia nojaa sosiaaliseen konstruktionismiin organisatorisen tutkimuksen viitekehyksessä. Aineisto-lähtöinen sisällönanalyysissä olen tarkastellut videosuoratoistopalvelun dokumenttisarjan esityksiä ja niissä ilmeneviä toisteisia, naisjohtajuuden mielikuvaa muodostavia tekijöitä. \n \nTutkielman tuloksina esitän viidelle puoluejohtajalle muodostuvat naisjohtajuuden representaatiot: Sanna Marin: rajoja rikkova voimanainen; Maria Ohisalo: hiljainen mutta sisukas demokratian puolustaja; Annika Saarikko: voimakas äitihahmo; Anna-Maja Henriksson: nöyrä ja kokenut uranainen; Li Andersson: herkkä ja lapsiläheinen oma itsensä. Tulokset heijastavat aiempia tutkimuksia naisjohtajuudesta mutta tuovat esiin myös eroavaisuuksia aiempiin havaintoihin. Tämä tutkimus osoittaa, että feminiiniset piirteet voivat vahvistaa naisjohtajan vakuuttavuutta ja uskottavuutta, kun aiemmin ne on nähty rasitteena tai heikkoutena johtajuudessa.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.112 | 0.020 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".