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Enregistrement W4365788568 · doi:10.46692/9781529214123.006

Evidence in Deliberative Mini-Publics

2021· other· en· W4365788568 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Citizens’ lack of knowledge is often used as an argument against their participation in policymaking (for example, Schumpeter, 1943). How can we expect citizens to deliberate if they lack information, feel disinterested in politics and are unable to convey coherent policy preferences (Achen and Bartels, 2016)? Compared to politicians and lobbyists, citizens spend little time thinking about politics. They have little access to information beyond what is available in the media. For democratic participation to flourish, it is important to bridge the knowledge gap between citizens and policymakers. Bridging that gap is one of the purposes of DMPs. Central to their design is the opportunity for citizens to think, reflect, listen to each other and engage with the range of evidence presented to them. In this way, mini-publics can help address the cognitive challenges of modern citizenship (Warren and Gastil, 2015). Learning takes place both between DMP participants themselves, and through the provision of structured learning materials. It can be easy for DMP organizers, who put great effort into writing briefings and organizing programmes of witnesses, to forget the importance of peer-to-peer learning. However, such learning is vital: DMP participants often speak of how much insight they gain from hearing about the lives and perspectives of people very different from themselves. The development of such mutual understanding is at the core of good deliberation. Our focus in this chapter, however, is on the learning that is structured and enabled by DMP organizers. Research shows that briefing materials and interactions with subject-matter experts help to explain much of the participants’ learning in mini-publics (Setälä et al, 2010). Acquiring knowledge and deliberating with their peers based on credible evidence enables citizens to reach a considered judgement. Thus, evidence, as discussed in this chapter, refers to written and oral expert information, as well as arguments and personal testimonies by advocates and stakeholders who are invited as witnesses to a mini-public. In most mini-publics, evidence is given in the form of briefing materials and witness testimonies. While evidence gathering is an essential part of all DMPs, practices vary in terms of the selection and presentation of evidence in deliberation. Concerns are often raised over how sponsors and organizers of mini-publics might use expert evidence to manipulate the deliberative process.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0040,025
Communication savante0,0120,021
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,002

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2021
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