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Enregistrement W1515626954 · doi:10.24124/c677/2010185

Campaigning and Digital Media in Alberta: Emerging Practices and Democratic Outcomes?

2010· article· en· W1515626954 sur OpenAlexaffvenueabout
Peter J. Chen, Peter Jay Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Political Science Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocratizationDemocracyPoliticsDigital mediaSocial mediaPolitical sciencePublic relationsPolitical economySociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the use and impact of an array of established and emerging digital media on the 2008 Alberta provincial election. Based on data collected from a range of methods, we explore the application of digital media by candidates and political parties. In describing the extent to which various forms of digital media were employed as campaign tools, the article examines the role of digital media in overcoming the media access gap between the dominant political party and other oppositional and minor parties (democratization). As a source of comparison, data from the 2008 national election is employed. The article argues that the evidence supporting democratization is weak. Although there are indications that digital media is one area of campaigning that suffers from the lowest performance gap between different political parties and actors, we identify that structural, human and financial factors advantage the dominant parties' access to both conventional and digital media. This appears significant given the electoral success of the incumbent, and the continued decline in voter participation. The inability of digital media to reinvigorate Alberta democracy lies in other factors of which, we argue, politics is but one, historical, social and economic factors being significant as well.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,345 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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