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Enregistrement W2921899229 · doi:10.1111/socf.12507

Tolerance of Homosexuality in 88 Countries: Education, Political Freedom, and Liberalism

2019· article· en· W2921899229 sur OpenAlexaff
Tony Huiquan Zhang, Robert J. Brym

Notice bibliographique

RevueSociological Forum · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyHomosexualityLiberalismPoliticsWorld Values SurveySociologyEducational attainmentPolitical culturePolitical scienceGender studiesPolitical economyDevelopment economicsSocial scienceLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers have repeatedly found a positive correlation between education and tolerance. However, they may be victims of an unrepresentative sample containing only rich Western liberal democracies, where political agendas have a liberalizing effect on curricula. In this paper, we specify the relationship between education and liberal attitudes by analyzing data on educational attainment and tolerance of homosexuality (one dimension of liberalism) drawn from a heterogeneous sample of 88 countries over the period 1981–2014. We argue that nonliberal political agendas in some countries undermine the supposed universality of the positive relationship between educational attainment and tolerance of homosexuality. In relatively free countries, education is indeed associated with greater tolerance. However, in relatively unfree countries, education has no effect on tolerance and in some cases encourages intolerance. Specifically, our analysis demonstrates that education is associated with tolerance of homosexuality only when regimes energetically promote liberal‐democratic values. The larger theoretical point is that the agendas of political regimes shape civic values partly via education systems. Especially in an era when democracy is at risk in many countries, it is important to recognize that education is not always a benign force.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations52
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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