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Enregistrement W2103683578 · doi:10.24124/c677/2014387

Referendum Resource Officers in the 2007 Ontario Referendum on Electoral Reform

2014· article· en· W2103683578 sur OpenAlexaffvenueabout
Holly Ann Garnett

Notice bibliographique

RevueCanadian Political Science Review · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferendumPolitical sciencePublic administrationVotingOutreachPublic relationsGrassrootsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On October 10th, 2007, Ontarians overwhelmingly rejected a proposed change to their electoral system in a province-wide referendum on a new mixed-member proportional (MMP) system. Many commentators and academics blamed this failure of MMP on the quality of Election Ontario’s public education campaign, which was comprised of advertisements, an information hotline, a website, and public outreach activities. Elections Ontario’s public outreach element contained a unique program of grassroots education through local liaison officers. Elections Ontario chose to hire one Referendum Resource Officer (RRO) for each electoral district, who was tasked with providing referendum information through presentations and public meetings in their communities. This paper examines the feedback of one-third of these RROs collected through telephone and email interviews. Many of these RROs felt that the referendum education program fell short of its aim to provide local education on the referendum question and made suggestions as to the reasons behind the shortcomings of Elections Ontario’s referendum education campaign. They commented that their work was not supported by appropriate timelines, budgets and materials. In addition, many were displeased with the restrictions placed on RROs in efforts of keep the Elections Ontario campaign neutral. This case study supports previous referendum education and voting research that demonstrates that referendum education campaigns should not only provide timely and accessible information, but also encourage debate in order to provide citizens with the competence needed to make their “big decision.”

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0250,005
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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