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Measuring Descriptive Representation
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AI
DOI：10.1080/00344893.2026.2663825.png)
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摘要
En 中文
描述性代表研究通常使用百分比“差距”或“比率”来衡量代表性不足或过度代表。本文讨论了这种方法及其局限性，并提出了一种替代方案：使用非比例性指标来衡量多群体代表相对于人口基准的代表性。随后，我将扩展该方法，展示如何比较不同人口统计子群体在单一身份维度上的代表情况。本文将这些指标应用于澳大利亚议会（1986-2023年）的职业阶层代表性分析，并进一步扩展分析，表明女性更有可能代表传统女性职业，而男性则不太可能代表传统男性职业。非比例性指标避免了现有指标的问题，如类别合并可能掩盖子群体代表性中的严重扭曲，以及操作化概念（如阶层）的复杂性。该方法支持跨国家、跨多个描述性代表领域的比较研究，涵盖种族、族裔、社会阶层、性别、年龄、宗教或地理等方面。
Keyword:
Descriptive representation
class
race
gender
disproportionality
Australia
期刊
R
IF:
0
论文数:
30
被引数:
0
机构
引用论文
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