Notice bibliographique
Résumé
How widespread really is the language of left and right? One could recognize the clash about equality just described, but consider it largely a concern for experts and politicians, at a distance from the preoccupations and views of most people around the world. Outside the Western world, in particular, the left–right dichotomy may seem less relevant as a heuristic tool. This chapter uses global public opinion trends to demonstrate, on the contrary, that practically everywhere citizens understand this representation and position themselves along an axis going from left to right. The left–right cleavage is neither Western, nor passé . It is ubiquitous and very much contemporary. This chapter presents worldwide survey results that establish the near-universal relevance of the left–right division and its coherence for most people, who associate the two sides with the expected attitudes about equality, redistribution, and the role of the state. Country-specific data also confirms that these findings hold across very different regions and cultures of the world. The left–right debate is truly global. Indeed, in both national and comparative studies of public opinion, no cognitive instrument, no scale measuring personal values is more powerful than the way respondents locate themselves on the left–right continuum. Even scholars who claim that the left–right cleavage is in decline or in transformation cannot but conclude that it still incorporates most of the other attitude differences they seek to explain. This opposition is the most central value divide that political parties built as they struggled for, and about, democracy.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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 ».