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Enregistrement W2893721318 · doi:10.25222/larr.345

New Media and Support for Same-Sex Marriage

2018· article· en· W2893721318 sur OpenAlexaff
Jordi Díez, Michelle Dion

Notice bibliographique

RevueLatin American Research Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesVanderbilt UniversityInter-American Development BankUnited States Agency for International Development
Mots-clésThe InternetLatin AmericansDemocracyPopulationPoliticsSocial mediaPolitical scienceInternet usersDemographic economicsDemographyPsychologySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in advanced industrialized democracies on social attitudes toward same-sex marriage suggests that intergroup social contact and positive media coverage play an important role in promoting tolerance and support for same-sex marriage. Using AmericasBarometer survey data for eighteen countries in 2010, 2012, and 2014, this article examines the ways in which individual-level Internet use interacts with news exposure, country-level quality of democracy, Internet penetration, and their association with support for same-sex marriage. The results suggest that not only is Internet use associated with greater support for same-sex marriage, but that among those who both use the Internet and pay more attention to the news, the positive effects are amplified. In addition, national level of democracy, economic development, and Internet use are also associated with overall higher probabilities of supporting same-sex marriage. We find that Internet use has a strong positive association with the probability of supporting same-sex marriage as the percentage of the national population on the Internet increases. These findings extend our understanding of social and political tolerance of same-sex marriage in Latin America.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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