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Enregistrement W2981725503

Political Neutrals Find Political Polarization Particularly Disengaging

2019· article· en· W2981725503 sur OpenAlexaff
Brett Emond

Notice bibliographique

RevueMacEwan University Student Research Proceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarization (electrochemistry)VotingSocial psychologyPerceptionPsychologyPoliticsAffect (linguistics)Voting behaviorPolitical scienceCommunicationLawChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past research finds that the more people perceive polarization in others the more extreme their own attitudes become. However, we do not know what affect the perception of polarization has on political neutrals and moderates. In the proposed study, we will examine how polarization perception differentially affects those with neutral, moderate, and extreme views. Specifically, we will examine how these perceptions affect political engagement and voting intention. We expect to find that neutrals and moderates’ engagement is attenuated by perception of polarization and confirm previous finding that extremists become further engaged in perceiving a polarized electorate. In this correlational and longitudinal study, we will gather voting intention measures prior to the Fall 2019 election and follow-up with respondents to determine if intention translated to action. We expect that extremists will show stronger voting intentions the more they perceive polarization whereas moderates and neutrals will show less commitment to vote the more they perceive the political system is polarized.   Faculty Mentor: Craig Blatz Department: Psychology (Honours)

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2019
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