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Enregistrement W4251868732 · doi:10.1017/9781108917353

The Emergence and Revival of Charismatic Movements

2021· book· en· W4251868732 sur OpenAlexaff
Caitlin Andrews-Lee

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2021
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion and Society Interactions
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversity of Texas at Austin
Mots-clésCharismaMovement (music)Political scienceHistoryArtAestheticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Political movements founded by charismatic leaders are often considered ephemeral. Existing literature argues that because they rest on unmediated, emotional attachments between leaders and followers, these movements either fade quickly after their leaders disappear or transform into routinized parties. Yet, charismatic movements around the world have proven surprisingly resilient and have retained their personalistic core. Focusing on Argentine Peronism and Venezuelan Chavismo, this book investigates the nature and trajectory of charismatic movements from the perspectives of both leaders and followers. Using interviews, focus groups, and survey experiments, Caitlin Andrews-Lee reveals that charismatic movements can emerge, survive, and become politically revived by sustaining - not discarding - their personalistic character. Followers' charismatic attachments to the movement founder can develop into an enduring, deeply affective political identity that successors can reactivate under certain conditions by portraying themselves as symbolic reincarnations of the founder. Consequently, charismatic movements can have lasting, deleterious effects on democracy. Also available as Open Access on Cambridge Core.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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