A Trump presidency and the prospect for equality and diversity
Notice bibliographique
Résumé
[Extract] During the 2016 US Presidential election, Republican Candidate (now President) Donald J. Trump made headlines around the world for vitriolic and inflammatory remarks against women, immigrants, Muslims, and other minority groups. Trump promised to build a wall along the Mexican border, ban Muslims from entering the USA, tighten abortion laws, repeal the Affordable Care Act ("Obamacare"), and restrict press freedom (Bulman, 2016). His vision to "Make America Great Again" appealed to many white, working class Americans who were angry at or resentful of immigrants, a lack of opportunities for themselves, ideological-based terrorist attacks, and political correctness (Boag, 2016). Many lesser-educated white voters also felt abandoned by progressives (Vance, 2016). Indeed, a recent study has shown that sexism and racism predicted support for Trump much more than economic dissatisfaction (Schnaffer et al., 2017).
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,020 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| 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 ».