Notice bibliographique
Résumé
While it is often argued that political participation can be measured by both ex ante (intention) and ex post (report) methods ( Castillo, Miranda, Bonhomme, Cox, & Bascopé, 2014 ; Ekström & Östman, 2013 ; Hooghe & Wilkenfeld, 2008 ; Persson, 2014 ), some authors claim that intention is a poor predictor of actual participation ( Brady, 1999 ; Furnham & Gunter, 1989 ; Norris, 2004 ) and have even found evidence that the link between intention and behavior is quite weak ( LaPiere, 1934 ). However, to our knowledge, no studies have yet explored how these two measurements of political participation are linked: How strongly are intended and reported political participation correlated, and do the same factors influence the two measures? Although some authors have explored the relationship between intention to vote, reported vote, and validated vote ( Achen & Blais, 2016 ; Granberg & Holmberg, 1991 ), such research is lacking for other political participation activities. For example, voting studies generally find that there is a strong correlation between intention to vote and reported turnout. However, the question remains if the pattern is the same with regard to overall political participation. Furthermore, these studies suggest that the same variables influence intended and reported turnout, but not with the same magnitude. Unfortunately, no such information seems to be available yet for other forms of political participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».