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Enregistrement W4365788680 · doi:10.46692/9781529214123.008

Legitimacy of Deliberative Mini-Publics

2021· other· en· W4365788680 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

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

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction DMPs should be consequential. Participants who experience taking part in a mini-public may find the exercise valuable in its own right, but without impact outside the process, DMPs are at risk of becoming insignificant talking shops that do little to enhance the quality of collective decision-making. This, indeed, was one of the early concerns raised against DMPs. For Carole Pateman (2012: 9), their reach was limited, they had little influence in decision-making and the public did not know a lot about them (see also Rummens, 2016). Fast-forward to a decade later and, today, DMPs are increasingly becoming visible in public life (see OECD, 2020). They are commissioned by national leaders like President Emmanuel Macron in France or parliamentary committees in the UK. They are part of the global environmental group Extinction Rebellion's core demands. Belgian political party Agora won a seat in the Brussels Parliament by running on the single issue of calling for a citizens’ assembly. Similarly, editorials in publications like The Financial Times , The Guardian and The Economist recognize the merits of DMPs. As the popularity of DMPs grows, the concern shifts from their insignificance to the implications of giving power to an unelected, randomly selected group of individuals. At the heart of this issue are concerns about the legitimacy of DMPs. To what extent should DMPs shape decision-making? Should DMPs be empowered to make binding decisions? Are they better off taking an advisory role? What is the basis of DMPs’ legitimacy in the first place? These issues, among others, point to the challenge of finding the sweet spot of ensuring that DMPs are neither too powerless, nor too powerful. This chapter examines this challenge in three parts. We begin by establishing the premise that before any mini-public should seek to influence decision-making, it should first establish its internal legitimacy. While there is no established consensus on what count as ‘legitimate’ DMPs, we can draw on a range of literature that defines what counts as good deliberation in mini-publics. We are cautious that before any calls for mini-publics’ consequentiality are made, it is necessary to first establish whether the procedure was run with integrity and demonstrated good-quality deliberation. We then turn to the second section and consider what makes DMPs legitimate from the perspective of non-participants. We draw on the growing empirical work on this topic.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,159
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,159
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,043
Communication savante0,0180,018
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,322 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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