Examining How Communication and Demographic Factors Relate to Attitudes Toward Legalization of Same-Sex Marriage in Singapore
Notice bibliographique
Résumé
The controversial issue of same-sex marriage has sparked debates on political, social, moral, and religious fronts in many countries (Duggan, 2008). As of March 2013, 11 countries, including Canada and Denmark, as well as several regions in Brazil and the United States, have legally accepted same-sex marriages (Stritof & Stritof, 2013). However, same-sex marriage is illegal in most Asian countries, such as Japan and China (Koh, 2012). Similarly, same-sex marriages are not allowed in Singapore, under Section 377A of the Singapore Penal Code, which criminalizes sexual relations between adult men (Outrages on decency, 1985). The debate on same-sex marriages has been ongoing within the island-state (Koh, 2012; Lai, 2013). In 2011, the annual “Pink Dot” event in Singapore attracted over 10,000 people to advocate sexual freedom (Tan, 2011). Supporters of gay rights have called for a repeal of Section 377A in 2007 when the bill to amend sections of the Penal Code was debated in the Singapore parliament (Li, 2007). However, the majority of the Singaporean public hold negative attitudes toward lesbian and gay men (Detenber et al., 2007) and were against legalization of same-sex marriages in Singapore (Ho, Chen, & Sim, 2013). Furthermore, positive portrayals of lesbian and gay men lifestyles are discouraged in traditional media, in part, due to conservative public opinion and values (Radcliffe, 2008).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».