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Enregistrement W2969373417 · doi:10.1093/oso/9780190870829.003.0012

Assessing Performance

2019· book-chapter· en· W2969373417 sur OpenAlexaboutno aff
Keith Banting, Jack H. Nagel, Chelsea Schafer, Daniel Westlake

Notice bibliographique

RevueThe United States and Canada · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Systems and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsGeographyEthnic groupInequalityPovertyPolitical scienceDemographic economicsIcelandicDevelopment economicsEconomic geographyDemographySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter asks whether standard theories of differences between Canada and the United States (U.S.) can explain disparities in critical social and political outcomes in the two countries. On six measures of system performance (homicides, infant mortality, poverty, economic inequality, voter turnout, and women legislators) Canada consistently delivers far better outcomes than the U.S., but examination of subnational variation reveals a more complex pattern. Most indicators differ more among U.S. states than among Canadian provinces. Within the U.S., outcomes in the northern tier of states usually resemble those in neighboring Canada more closely than they do the rest of the U.S., especially the South, which performs worst by every measure. Standard institutional and cultural theories of differences between the countries cannot explain regional variation within the U.S. nor the similarity of Northern Border states to Canada. Although obvious differences between Canadian and U.S. political institutions help account for greater homogeneity among provinces, explaining the overall pattern may require invoking such causes as climate, ethnic diversity, size of political units, and subnational political cultures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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