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Enregistrement W2146278072 · doi:10.1177/1057567713487207

Trust and Support for Surveillance Policies in Canadian and American Opinion

2013· article· en· W2146278072 sur OpenAlexaffabout
Reza Nakhaie, Willem de Lint

Notice bibliographique

RevueInternational Criminal Justice Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationGovernment (linguistics)Public administrationPolitical sciencePublic opinionPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After September 11, much legislation has been passed that has impacted negatively upon the tradition of limited government and entrenched privacy rights. Scholarly interest is attracted to the mechanism by which regimes of control and surveillance have disestablished rights without engendering substantial popular resistance. In this article, we analyze a survey of Americans and Canadians on their attitudes toward surveillance and security-based legislation. We develop an argument that trust in government (TGB) produces a tolerance for legislation that limits citizen’s rights. We evaluate our model for both Canada and the United States, given the scholarly debate that these countries differ regionally in their level of TGB and support of statism. We posit that support for surveillance and security legislation is related to respondents’ trust of government, airport officials, and low tolerance of minorities (LTMs). Results suggest that TGB and airport officials as well as LTMs are the key predictors of surveillance and security legislation in both Canada and the United States. Although Quebeckers are more supportive and residents of the U.S. South are less supportive of security and surveillance legislation than the rest of North America, much of the difference in support for such policies can be accounted for by the level of public TGB.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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