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Enregistrement W3010942961 · doi:10.1177/0263395720902982

Mobilizing mini-publics: The causal impact of deliberation on civic engagement using panel data

2020· article· en· W3010942961 sur OpenAlexafffundabout
Shelley Boulianne, Kaiping Chen, David Kahane

Notice bibliographique

RevuePolitics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMacEwan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDeliberationCivic engagementPublic engagementPoliticsPolitical sciencePopulationPolitical efficacyPublic relationsPublicsSociologyPublic administrationSocial psychologyPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deliberative exercises may reinvigorate civic life by building citizens’ capacity to engage in other types of civic activities. This study examines members of a citizens’ panel ( n = 56) who participated in a 6-day deliberative event on climate change and energy transition in Edmonton, Alberta (Canada), in 2012. We compared panellists’ civic engagement, political interest, and political knowledge with those of the general population using a concurrent random digit dialling survey conducted 2.5 years after the event ( n = 405). Panellists are more likely to talk about politics, and volunteer in the community compared to their counterparts in the larger population. Examining three points in time, we reveal a trajectory of increasing political knowledge and civic engagement. Finally, we examine the mechanisms that mobilize panellists into greater civic engagement. This study illustrates how deliberative events could strengthen engagement in civic and political life, depending on the degree to which deliberation was perceived to have occurred.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,053 · 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
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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