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Enregistrement W4386195832 · doi:10.1111/cars.12450

Mr Speaker: The changing nature of parliamentary debates on immigration in Canada

2023· article· en· W4386195832 sur OpenAlexafffundabout
Ravi Pendakur, Sabrina Sarna

Notice bibliographique

RevueCanadian Review of Sociology/Revue canadienne de sociologie · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHouse of CommonsAllianceImmigrationPoliticsPolitical sciencePolitical economyConservatismDemocracyLiberal PartyRhetoricImmigration policyLawPublic administrationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use correspondence analysis to look at the changing nature of political debates in the Canadian House of Commons concerning immigration over a five-decade period. Using data drawn from the Linked Parliamentary Data (LiPaD) project we assess the way in which immigration policy and issues are discussed by different political parties from September of 1968 to June of 2019. We look at debates in five of the longest Prime Ministers' mandates. In doing so, we trace changes in both emphasis and rhetoric by political party. We find that party political views on immigration became more polarized with the breakup of the Progressive Conservative party in the early 1990s. Liberal party views moved toward to the left of the spectrum while the Reform/Alliance/Conservative Party of Canada parties moved toward the right and became increasingly entrenched until 2015. After that, the Conservatives and the Liberals moved closer to the centre. The New Democratic Party was the most consistent in its views over time, focusing on issues of humanitarianism as well as broad policy issues.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0150,005
Communication savante0,0070,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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