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Record W7104432914 · doi:10.71781/19483

There’s a gendered elephant in the room : Canadian mayors online

2023· dissertation· en· W7104432914 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicGender Politics and Representation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)CitizenshipPublic policyPoliticsNous

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le système politique canadien monogenre (Tremblay et Everitt, 2020) a créé une philosophie politique où les hommes sont perçus comment étant l'option par défaut et les femmes, exceptionnelles (Trimble, 2017). En effet, il existe toujours au Canada une croyance répandue selon laquelle les hommes seraient de meilleurs leaders politiques que les femmes (Chen et al., 2023). Ceci est un exemple parmi tant d’autres de l’existence de rôles genrés dans la société canadienne où la présence des femmes au sein d’institutions politiques demeure incongruente (Schneider et Bos, 2019). La science politique canadienne a également longtemps ignoré la participation politique des femmes, car Brodie (1977) et Vickers (1978) ont mené certaines des premières études empiriques sur la candidature et l'élection des femmes à divers paliers gouvernementaux. Depuis ces études, le genre est demeuré un concept complexe et peu étudié (Vickers, 2016), comme en témoigne le débat sur l’accessibilité de la politique municipale aux femmes. Afin de combler ces lacunes, cette thèse se concentre sur les maire.sse.s canadien.ne.s, avec un intérêt particulier pour le genre, autant au niveau de la variation dans l’utilisation active d’une page Facebook, d’un compte Twitter et d’un compte Instagram, de leurs motivations à utiliser ces plateformes, que de leur performance visuelle genrée numérique. Des données primaires révèlent un écart positif entre les maires et les mairesses au niveau de l’utilisation active des médias sociaux hors d’une campagne électorale. Des entretiens semi-dirigés auprès de maire.sse.s qui utilisent activement ces trois plateformes démontrent que le genre continue de jouer un rôle important en politique, notamment au niveau des motivations des maire.sse.s à utiliser les médias sociaux et des barrières genrées limitant la participation des femmes. Certaines mairesses ont partagé, lors de ces entrevues, avoir vécu du harcèlement en ligne, reçu des commentaires indésirés au sujet de leur apparence ou de leur mode de vie, ainsi que de devoir gérer une plus grande charge mentale. De plus, les résultats d’une analyse de contenu de leurs publications numériques visuelles suggèrent un plus haut niveau d’interactivité numérique chez les mairesses, et tandis qu’elles ont tendance à préférer une performance genrée congruente, mixte, voire d’évitement, les maires – qui démontrent également des performances mixtes – semblent pouvoir explorer des performances congruentes et incongruentes plus librement. À la lumière de ces résultats, il est recommandé que les praticien.ne.s, tels que les politicien.ne.s et les médias, adoptent un langage non genré, développent et intègrent une étiquette numérique pour réduire le gender trolling et visent à changer la philosophie politique, notamment par le biais d'opportunités de formation visant un accès égal et inclusif aux rôles politiques. Enfin, la science politique canadienne gagnerait à sortir des sentiers battus pour s'intéresser à la charge mentale vécue par les politiciennes, à la conception socialement construite et genrée d'une carrière politique et à s'efforcer de maintenir des données accessibles, fiables et à jour sur l'ensemble des acteurs politiques à l’échelle municipale. Pour faire suite aux propos de Collier (2022) sur l’absence de recherche sur la violence genrée en science politique canadienne, une discipline qui prétend se concentrer sur le pouvoir (780) se doit d’enfin confronter l’éléphant genré dans la pièce.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.039
Threshold uncertainty score0.285

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0340.009
Scholarly communication0.0080.005
Open science0.0020.005
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0340.003

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.217 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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