Civic Engagement and Civic Attitudes in Cross-National Perspective: Introduction to the Symposium
Notice bibliographique
Résumé
Although civic engagement as a field of study has a long tradition in political science, it re-emerged in the 1990s as a result of real world events and academic scholarship. Popular revolutions in Eastern Europe and elsewhere led to a renewed interest in ‘people power’ across the world, including in the United States.And political scientist Robert Putnam’s study of civic community in Italy, followed by his analysis of changing patterns of social capital in the United States, helped to launch a new research agenda in the fields of comparative and American politics. Indeed, over the last fifteen years since the publication of Making Democracy Work, and over a decade since the article versions of what eventually became Bowling Alone, numerous works have addressed the themes of civil society and social capital, in a wide variety of theoretical and empirical contexts (see, for example, Adler and Kwon, 2002; van Deth, 1997; Foley and Edwards, 1999; Glaeser et al., 2002; Hooghe and Stolle, 2003; Howard, 2003; Lidstrom, 2006; Lin, 2001; Newton, 2006; Paxton, 2002; Portes, 1998; Woolcock, 1998).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».