Evidence in Deliberative Mini-Publics
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,049 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,025 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,002 |
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.
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 ».