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Enregistrement W4381144425 · doi:10.1057/s41304-023-00432-x

Ideological drivers of participatory democracy in Europe: disentangling the different approaches of populism and post-materialist politics

2023· article· en· W4381144425 sur OpenAlexfundno aff
Gianluca Piccolino, Leonardo Puleo

Notice bibliographique

RevueEuropean Political Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePopulism, Right-Wing Movements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScuola Superiore Sant'AnnaMinistry of Forests, Lands and Natural Resource Operations
Mots-clésPopulismIdeologyDemocracyMaterialismPoliticsPolitical economyComparative politicsPolitical sciencePluralism (philosophy)Citizen journalismSociologyLiberal democracyLawEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Empirical literature regarding which actors support the most participatory democracy is surprisingly scarce. Discussing the core ideological features of populist and post-materialist-centred parties, we expect that these parties emphasise participatory democracy more than their competitors. Additionally, populist parties should embody a monist demand for greater participatory democracy, while post-materialist-centred (PMC) parties should advocate a pluralist understanding of it. Drawing on party electoral manifestos, we verify these assumptions in several national elections across Europe. Our findings show mixed support for the theoretical expectations. Both post-materialist and populist parties support participatory democracy more than other parties, and their principles diverge. More precisely, our data confirm that PMC parties advocate a pluralist understanding of participatory democracy. Yet populist parties show a fuzzier picture. While populist radical right parties exhibit a monist profile, radical left populist parties are much more in line with post-materialist arguments.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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