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Enregistrement W2782003139 · doi:10.24124/c677/20171419

Canadian Arab Youth Vote 2015

2018· article· en· W2782003139 sur OpenAlexaffvenueabout
Melissa Finn, Bessma Momani

Notice bibliographique

RevueCanadian Political Science Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensCentre for International Governance InnovationBalsillie School of International AffairsUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamPoliticsVotingPolitical scienceApathyGeneral electionNorm (philosophy)Presidential electionPolitical economySociologyLawPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we seek to unpack some of the nuances about what motivated Canadian Arab youth to vote in the 2015 election and how their decisions inform the wider literature. How does the voting behaviour of Canadian Arab youth during the 2015 election support or challenge mainstream academic theories about ethno-cultural youth political decision-making and voting preferences? What concepts might help us better understand this rising demographic, its political animus, and its significance for Canadian politics? Of great interest in this paper is the investigation into whether voter apathy historically reported for young people and ethno-cultural communities continued to hold in the 2015 election. This paper critically interrogates what the 2015 federal election meant to Canadian Arab youth. We identify the predominant political inclinations of and issues for young Arab Canadians through the findings of structured focus groups. Our findings indicate that Arab Canadian youth were highly engaged with the issues of the election and apathy was the exception rather than the norm. Canadian Arab youth’s ethno-cultural background does explain their voting behaviour during the 2015 election, but bread and butter issues are also a concern for many young people.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,280 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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