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Enregistrement W3165541898 · doi:10.3167/cont.2021.0902of

A Penchant for Protest?

2021· article· en· W3165541898 sur OpenAlexaffabout
Randle J. Hart

Notice bibliographique

RevueContention · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsOddsIdentity (music)General Social SurveySocial psychologyPolitical activismSociologyExploratory researchSurvey data collectionGender studiesPolitical scienceLogistic regressionPsychologySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Much has been made of the Millennial generation's seemingly low rates of political participation. Some argue that this generation is politically apathetic, while others suggest that Millennials have eschewed traditional politics in favor of protest as a means of political participation. Drawing on Canada's 2013 General Social Survey (Cycle 27, Social Identity), I employ an exploratory latent class analysis to determine whether the Millennial generation can be usefully categorized according to their participation in various forms of political, civic, and social movement activities. I then use binary logit regression to determine how well the biographical availability hypothesis explains Millennial politics. This research reveals that Canadian Millennials may be grouped into four categories: the politically unengaged, the politically expressive, the civically engaged, and activist. Support for the biographical availability hypothesis is mixed. As expected, students are more likely to be activists and parenthood reduces the odds of being politically expressive or an activist, but home ownership does not decrease the chances of Millennials being politically engaged and increases the chances of being civically engaged. Younger Millennials (ages 15–24) are much more likely to be politically unengaged compared to older Millennials (ages 25–34).

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)0,004
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,001

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 GPT0,374
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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