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Enregistrement W3021802058 · doi:10.1111/polp.12354

The Spread of Anti‐Islamic Sentiment: A Comparison between the United States and Western Europe

2020· article· en· W3021802058 sur OpenAlexaff
Robert Marinov, Daniel Stockemer

Notice bibliographique

RevuePolitics &amp Policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTerrorism, Counterterrorism, and Political Violence
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresidencyIslamTerrorismPoliticsPolitical scienceRhetoricPolitical economyPresidential systemLawSociologyHistoryTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1980s, anti‐Islamic sentiment has grown in both the United States and Western Europe. However, the political and electoral success of anti‐Islamic actors has been asymmetrical between these regions. In most countries in Western Europe, anti‐Islamic sentiment is still contained to the fringes. Conversely, it has become highly influential in decision‐making circles in the United States. In this article we show that the demand for anti‐Islamic sentiment and the rhetorical strategies of anti‐Islamic actors have been similar in both parts of the world, but differ in their organizational strength and opportunity structures. In Western Europe, such sentiments are contained to radical right‐wing parties, activists, and think tanks. In contrast, anti‐Islamic forces in the United States have formed a strong, well‐funded, and organized coalition capable of influencing the White House, most recently through Donald Trump's presidency. Using a supply and demand theoretical framework, we argue that these differing supply‐side organizational and opportunity structures help explain the relative differences in success between the two regions. Related Articles Antwi‐Boateng, Osman. 2017. “The Rise of Pan‐Islamic Terrorism in Africa: A Global Security Challenge.” Politics & Policy 45 (2): 253‐284. https://doi.org/10.1111/polp.12195 Maggio, Jim. 2007. “The Presidential Rhetoric of Terror: The (Re)Creation of Reality Immediately after 9/11.” Politics & Policy 35 (4): 810‐835. https://doi.org/10.1111/j.1747-1346.2007.00085.x Stockemer, Daniel. 2016. “Is the Turnout Function in Democracies and Nondemocracies Alike or Different?” Politics & Policy 44 (5): 889‐915. https://doi.org/10.1111/polp.12174

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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