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Enregistrement W2003216267 · doi:10.1111/j.2040-0209.2011.00363_2.x

States of Citizenship: Contexts and Cultures of Public Engagement and Citizen Action

2011· article· en· W2003216267 sur OpenAlexaff
Andréa Cornwall, Steven Robins, Bettina von Lieres

Notice bibliographique

RevueIDS Working Papers · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipCognitive dissonanceCivic engagementNormativeContext (archaeology)AccountabilityNarrativePoliticsAction (physics)Public engagementSociologyCollective actionPolitical sciencePublic relationsSubject (documents)Power (physics)Social psychologyPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Drawing on case studies from the Citizenship Development Research Centre, this paper contends that mechanisms aimed at enhancing citizen engagement need to be contextualised in the states of citizenship in which they are applied. It calls for more attention to be focused on understanding trajectories of citizenship experience and practice in particular kinds of states. It suggests that whilst efforts have been made by donors to get to grips with history and context – such as DFID's Drivers of Change analyses or Sida's Power Studies – less attention has been given to exploring the implications of the dissonance between the normative dimensions of global narratives of participation and accountability, and the lived experience of civic engagement and the empirical realities of ‘civil society’ in diverse kinds of states. By exploring instantiations of citizenship in different kinds of states, the paper reflects on what citizen engagement comes to imply in these contexts. In doing so, it draws attention to the diverse ways in which particular subject‐positions and forms of identification are articulated in the pursuit of concrete social and political projects.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,033
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0010,014
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeQualitatif
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

Citations46
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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