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Enregistrement W4381510988 · doi:10.1080/21565503.2023.2224762

Youth’s low presence in parliament: the perspective of candidates and elected representatives

2023· article· en· W4381510988 sur OpenAlexaffabout
Daniel Stockemer, Kaitlin Gallant, Shoshannah Lewis, Jean-Christophe Deom, Colin Lam

Notice bibliographique

RevuePolitics Groups and Identities · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesKonrad-Adenauer-Stiftung
Mots-clésHouse of CommonsParliamentRepresentation (politics)Political sciencePoliticsHouse of RepresentativesPerspective (graphical)PopulationPublic administrationSociologyLawDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada is one of many representative democracies with low youth representation in parliament of the age cohorts 30 years or under, 35 years or under, and 40 years or under. While most research tries to examine structural- or party-level factors responsible for youth’s low presence in politics, our study is interested in politicians’ perspectives. Are candidates and elected officials aware of youth’s low presence in the Canadian House of Commons? Do they find this dearth of representation problematic, and if so, what remedies do they suggest to alleviate the situation? We try to answer these questions through original survey research of candidates and elected representatives of the 2019 and 2021 Canadian general elections. Our results reveal interesting patterns. Most of the surveyed are aware that youth representation is lacking behind youth’s distributive share of the population in Canada. However, only a minority of the survey respondents finds this problematic. Interestingly, there is also not enough support for proactive measures such as youth quotas or term limits to increase youth representation in the House of Commons.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,007
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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