Notice bibliographique
Résumé
Experimental research by political scientists on elites has grown dramatically in recent years. Experimenting on and with elites raises important questions, both practical and ethical. Elites are busy people, doing important work under public scrutiny. Therefore, any experiments that use up political elites’ time, risk impairing their ability to do their jobs as well as possible, or put at risk the larger research community’s access to elites should be avoided. Nevertheless, despite these risks and challenges, we argue experimenting with elites has enough benefits both to the research community and to elites themselves, that it should still be done. The relevant question then becomes how should we think about doing experiments with political elites? We propose a framework of value-added and transparent experiments. Our framework is guided by the following two simple rules: Elite subjects should individually benefit from the process of doing the experiment. It should add value to their role as representatives. Second, the identity of the researchers and purposes of the experiment should be transparent. As we argue, these two combined features can still accommodate a large range of experiments, can creatively spark researchers to think up new designs and can protect access to elites for future research. We review two such examples at the end of this essay.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,316 | 0,357 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,039 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».