The Politics of Campus Free Speech in Canada and the United States
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ontario Premier Doug Ford and US President Donald Trump have something in common: both recently issued directives to colleges and universities intended to promote free speech on campus. Premier Ford’s came first. In August 2018, shortly after winning the provincial election, Ford required all colleges and universities in the province to devise policies upholding free speech on their campuses in line with a minimum standard prescribed by his government. The policies were to be in place no later than January 1, 2019. Failure to comply would result in a reduction of operating grant funding from the province. President Trump’s executive order concerning “free inquiry” on American campuses was issued in March 2019. The order states that it is the policy of the federal government to encourage institutions of higher learning “to foster environments that promote open, intellectually engaging, and diverse debate, including through compliance with the First Amendment for public institutions and compliance with stated institutional policies regarding freedom of speech for private institutions.”1 Colleges and universities that fail to do so are threatened with the loss of federal research and education grants. * Associate Professor, Department of Politics, Faculty of Liberal Arts and Professional Studies, York University where he teaches political theory.1 Andy Thomason, “Here’s What Trump’s Executive Order on Free Speech Says”, The Chronicle of Higher Education (21 March 2019), online: <chronicle.com/article/Heres-Wat-Trumps-Executive/245943?cid+bn&utm_medium=en&cid=bn>. An executive order is a directive issued by the President of the United States in his capacity as head of the executive branch and has the force of law. Trump’s executive order on campus free speech is reproduced in its entirety online.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,084 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle