Notice bibliographique
Résumé
This paper wants to verify how politicians move within different communication channels, both in traditional networks (i.e., exploitative communications) and social network (i.e., explorational communications). The study of the role of these two forms of communication may ameliorate the current understanding of how politicians communicate with citizens; and also it aims at examining the relationship between traditional forms of communication used by politicians (here intended as the use of a personal website) and the use of social network (here measured in terms of the number of posts on Twitter) in influencing the tendency to be followed on social networks.This research aims to demonstrate that the choice of politicians in adopting both exploitative communication and explorational communication is more effective and efficient than choosing to adopt a single strategy.It is made two different study. In the study 1, we a collected data about votes by section, number elected by section, average voters for the last legislature for each Italian party. Data were extracted from the Minister of Internal Affairs. Five models were created and they are estimated for the most important Parties of the last legislature in which reliable data exist for votes by section, number elected by section, average voters, Followers on Facebook, Likes Instagram, Likes Facebook, Followers on Instagram, Facebook Profile and Followers on Twitter.The supplementary analysis is further test of our hypothesis. We a collected data concerning traditional channels - in particular the use of institutional websites and personal websites - and data relating to social media in particular, were collected for each individual parliamentarian (deputies and senators).Specifically, a moderation analysis was conducted in which followers on Twitter served as the dependent variable. The results support our hypothesis.This study has found important and significant results compared to the use of social media by Italian politicians. However, it has many potentialities to explore.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».