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Enregistrement W4385309750 · doi:10.31558/2519-2949.2023.2.9

Державне регулювання передвиборної кампанії у соціальних медіа (сучасна практика іноземних країн)

2023· article· uk· W4385309750 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueПолітичне життя · 2023
Typearticle
Langueuk
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUkrainian Cultural and Linguistic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontenegroLegislationPopularityPoliticsPolitical scienceSocial mediaLegislatureState (computer science)CzechLawSociologyEthnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social media continues to increase its popularity of use and influence on the political landscape. At the same time, the legislative regulation of their application is an urgent problem for legal political science. This especially applies to election processes.Also, the review makes it possible to trace the next aspects at the state level: definitions of the concepts of social media or networks, identification of campaign content on the Internet, identification of political advertising and its labeling, etc.The conducted analysis showed that in Austria, Belgium, Denmark, Costa Rica, Mauritius, Monaco, Seychelles, Finland, Sweden, there are no separate laws or articles regulating campaigning on social media during the pre-election period. And in such countries as Honduras, Ecuador, Iceland, Canada, Cyprus, Latvia, the Netherlands, Germany, New Zealand, Slovakia, Hungary, France, Croatia, the Czech Republic, Chile, Montenegro there is no mention of where social media would be used for campaigning. However, it is considered that existing articles of current laws apply to such cases. So, in general, the studied countries (more than 30) regarding the regulation of pre-election campaigning in social media can be conditionally divided into three groups: 1) those that have relevant norms in laws or by-laws; 2) there is no legal regulation; 3) there is no mention of social media, but it is believed to be regulated by current state legislation.Further research may concern Ukraine and foreign countries, the legislation of which was not analyzed in this article, as well as the application of legal norms regarding campaigning in social media in practice. Similarly, in the future, it is appropriate to consider the various definitions of concepts ("online platform", "social media", etc.) in different countries, distinguishing common and different components during comparison.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,012

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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