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Enregistrement W2810511658 · doi:10.1111/nana.12446

Mapping institutional mechanisms of ethno‐national representation: towards a better measurement approach

2018· article· en· W2810511658 sur OpenAlexafffund
Robert Schertzer

Notice bibliographique

RevueNations and Nationalism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésRepresentation (politics)Argument (complex analysis)PoliticsComputer scienceState (computer science)Set (abstract data type)Management scienceSociologyPolitical scienceEconomicsLawAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Measuring institutional mechanisms that facilitate ethno‐national representation is a difficult enterprise. Most studies examine the electoral system, while a set of other indices focus on designs and policies related to minority recognition. This article addresses a number of gaps in the existing literature by taking a wide view that considers a breadth of institutional designs that facilitate representation in a political system. The goal is to recalibrate our theoretical and empirical approach to measuring ethno‐national representation – to move beyond narrower assessments based solely on the electoral system, while also providing additional depth and breadth to existing indices and studies of related aspects of institutional design. To achieve this goal, the article (1) constructs an analytical framework that accounts for the institutional mechanisms that facilitate the direct and indirect representation of ethno‐national minorities across both macro‐level and micro‐level institutional designs in a state and (2) applies this framework to map institutional designs in twelve states to provide an indication of the usefulness of a new measurement tool (a representation index). The argument is that this framework and tool provide a corrective to the limitations of current approaches, advancing our ability to measure the institutional mechanisms of minority representation.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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