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Enregistrement W3008948862 · doi:10.1080/14742837.2020.1732199

Comparing collective actions beyond national contexts : ‘local spaces of protest’ and the added value of critical geography

2020· article· en· W3008948862 sur OpenAlexafffundabout
Pascale Dufour

Notice bibliographique

RevueSocial movement studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Urban and Social Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGlocalizationCollective actionSociologySocial movementValue (mathematics)Space (punctuation)Contentious politicsAction (physics)PoliticsGlobalizationField (mathematics)EpistemologySocial scienceEconomic geographyMedia studiesPolitical scienceGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comparative research has been rare in social movement studies and scholars who embark on this path are confronted with several analytical and methodological challenges. This paper offers an avenue for developing comparative analytics using ‘local spaces of protest’ as path for comparison. We first situate this concept vis-à-vis other models available (field, space, arena, networks). We then define the three dimensions of ‘spaces of protest’: specific aim prompting collective action; particular distribution of political actions along different poles (electoral, protest, concerted and participation) and specific scales of protest (local, societal or/and global/glocal). By invoking critical geography to enhance the definition of place and scales of actions, we propose a systematic set-up for comparison. The last part of the paper shows how this notion allows for the comparison of local social forums (gatherings of activists fighting against neoliberal globalization) in two societies, France and Québec. The data presented have been gathered during extensive fieldwork and semi-structured interviews conducted between 2010 and 2011.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0060,038
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,249 · 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'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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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