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Enregistrement W3163171230 · doi:10.47264/idea.lassij/3.2.15

General Elections 2013: A Case Study of Low Turnout of Women Voters in Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan

2020· article· en· W3163171230 sur OpenAlexaff
Hassan Jalil Shah, Syed Wasif Azim, Wajid Mehmood, Seema Zubair

Notice bibliographique

RevueLiberal Arts and Social Sciences International Journal (LASSIJ) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Conflicts in Afghanistan, Pakistan, and Middle East
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKhyber pakhtunkhwaTurnoutPoliticsSocioeconomicsGeographyGeneral electionEconomic growthPolitical scienceSociologyLawVotingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Constitution of 1973 offers direct elections under adult franchise in Pakistan. However, it is unfortunate that in every election of Pakistan, the ratio of female voters’ turnout remained low. This research is an attempt to discuss the potential causes of low female voters' turnout in the province of Khyber Pakhtunkhwa. The study is based on quantitative data survey from six randomly selected districts from sub-geographical areas of Khyber Pakhtunkhwa Province in Pakistan including the districts of Lakki Marwat (Far South), Karak (South), Charsadda (Centre), Mardan (Centre), Lower Dir (North) and Chitral (Far North).The study utilizes Chi-square test for statistical inferences of dependent and independent variables. The research argues that the factors responsible for low turnout of women in these districts of Khyber Pakhtunkhwa can be categorized as administrative, cultural, political, and religious. The primary concern of respondents’ administrative obstacles were followed by cultural barrier and then by religious factors. Moreover, gender, the locality (district) and education of respondents cannot be ignored as they are key parameters as well.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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