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Enregistrement W3076146896 · doi:10.5539/jpl.v13n3p74

Understanding Political Psychology and Its Importance to the Malaysian Politics

2020· article· en· W3076146896 sur OpenAlexvenueno aff
Khairul Azmi Mohamad, Nooraini Othman, Mazlan Ali

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPolitical psychologyContext (archaeology)Political communicationPerspective (graphical)Voting behaviorPolitical socializationSocial scienceSociologyPolitical scienceEnvironmental ethicsAmerican political scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper intends to describe political psychology and the importance of the subject matter to the Malaysian politics. Political studies in Malaysia are largely based on political science, political sociology and socio-political analysis. It is a high time that political environment and issues in Malaysia to be looked upon from a psychological perspective. It is important because the discipline will allow the understanding of why political leaders think and behave in a certain manner. It will also allow the appreciation of voters’ behaviour. These perspectives will enrich our ability to understand politics from different roots. In the context of Malaysia, studying political psychology will help to enhance the understanding of many variables related to the practice of politics in this country. The interactions between politics and psychology particularly the impact of psychology to politics would be an interesting study. As far as Malaysia is concerned, a deeper understanding on political psychology will help leaders to appreciate the nerves and needs of the people and they should put every effort to fulfil their aspirations. Political psychology should help to unfold the minds of the political actors as well as the voters.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
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