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Enregistrement W3081381372 · doi:10.30884/jogs/2020.01.02

Perceived Impact of Globalization and Global Citizenship Identification

2020· article· en· W3081381372 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen Reysen, Iva Katzarska‐Miller, Courtney N. Plante, Truong Quang Lam, Shanmukh V. Kamble, Natalia Assis, Eduardo Gregolin Moretti

Notice bibliographique

RevueJournal of Globalization Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobalizationCitizenshipPolitical scienceIdentification (biology)Political economyEconomicsLawPoliticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present research, we examined associations between perceived impact of globalization and global citizenship identification. We constructed a single-item measure of perceived impact of globalization (SIPIG) and tested its convergent and divergent validity (Study 1). The SIPIG showed adequate test-retest reliability in a sample of students (Study 2) and positively correlated with global citizenship identification in samples recruited both from within the U.S. (Studies 1, 3, 4) and outside the U.S. (Canada, Brazil, Vietnam, and India; Study 3). Lastly, SIPIG predicted antecedents of global citizenship identification in a broader model of global citizenship identification and its outcomes (Study 4). Together, the results suggest a positive association between perceived impact of globalization on the self and identifying with global citizens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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