MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2773889623 · doi:10.1177/0002764217744133

State Funding for Human Rights Activism: Channeling Protest?

2017· article· en· W2773889623 sur OpenAlexaffabout
Dominique Clement

Notice bibliographique

RevueAmerican Behavioral Scientist · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial movementPublic administrationState (computer science)Political scienceGovernment (linguistics)Altruism (biology)Human rightsPublic fundingSurvey data collectionPublic relationsPolitical economySociologyLawPoliticsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Channeling theory posits that external funding for social movements, rather than coopting activism, channels activism into more structured and less militants forms. Studies on channeling, however, focus on private funding. The following article examines whether public funding has a comparable effect on social movements. Using the human rights movement in Canada as a case study, it examines several issues relating to channeling: why funders support activism; funding as social control or altruism; how funding is related to consolidating movement gains; and the impact of funding on mobilization, activism, and internal movement dynamics. To address these questions, this article draws on an innovative new data set that includes lists of grants extracted from more than 30 years of government budgets in Canada. It also draws on several years of archival research on a network of 19 organizations in every region of Canada, as well as interviews with former members of these organizations. In addition to demonstrating that public funding has a comparable channeling effect as private funding, this article provides the first comprehensive survey of the extent of state funding for the human rights movement in Canada.

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)0,020
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Behavioral ScientistMême sujetReligion, Society, and DevelopmentTravaux en français237 207