How Political Efficacy Relates to Online and Offline Political Participation: A Multilevel Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The rapid rise of digital media use for political participation has coincided with an increase in concerns about citizens’ sense of their capacity to impact political processes. These dual trends raise the important question of how people’s online political participation is connected to perceptions of their own capacity to participate in and influence politics. The current study overcomes the limitation of scarce high-quality cross-national and over-time data on these topics by conducting a meta-analysis of all extant studies that analyze how political efficacy relates to both online and offline political participation using data sources in which all variables were measured simultaneously. We identified and coded 48 relevant studies (with 184 effects) representing 51,860 respondents from 28 countries based on surveys conducted between 2000 and 2016. We conducted a multilevel random effects meta-analysis to test the main hypothesis of whether political efficacy has a weaker relationship with online political participation than offline political participation. The findings show positive relationships between efficacy and both forms of participation, with no distinction in the magnitude of the two associations. In addition, we tested hypotheses about the expected variation across time and democratic contexts, and the results suggest contextual variation for offline participation but cross-national stability for online participation. The findings provide the most comprehensive evidence to date that online participation is as highly associated with political efficacy as offline participation, and that the strength of this association for online political participation is stable over time and across diverse country contexts.
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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 | 0,033 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».