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Enregistrement W2109459661 · doi:10.1017/s0008423909990667

Losing Heart: Declining Support and the Political Marketing of the Afghanistan Mission

2009· article· en· W2109459661 sur OpenAlexaffabout
Joseph Fletcher, Heather Bastedo, Jennifer Hove

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePoliticsOpposition (politics)Public opinionPublic supportAfghanPublic administrationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Public opinion shifted markedly between 2006 and 2007 regarding Canadian military participation in Afghanistan. Multivariate analysis of survey data reveals that the interplay of cognitive and emotional responses fractured support and consolidated opposition to the mission. Subsequently, a major government communication strategy, aimed at bolstering support for the Afghan mission succeeded at an informational level but failed to connect at an emotional one, leaving overall support for the mission essentially unchanged. Our analysis points to the need for nuanced interpretation of shifts in public support for war as well as in assessing political marketing efforts by government. Résumé. L'opinion publique s'est nettement décalée entre 2006 et 2007 concernant la participation militaire canadienne en Afghanistan. L'analyse multi variée des données d'aperçu indique que l'effet des réponses cognitives et émotives a divisé l'appui et a consolidé l'opposition à la mission. D'ailleurs, une stratégie importante de communication du gouvernement, destinée à augmenter le soutien de la mission afghane a réussi à un niveau informationnel, mais ne s'est pas reliée au niveau émotif, laissant le soutien global de la mission essentiellement inchangé. Notre analyse indique le besoin d'une interprétation diversifiée et nuancée des variations de soutien public face à la guerre ainsi qu'une évaluation du marketing politique du gouvernement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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