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Enregistrement W4399002789 · doi:10.7910/dvn/r20tn3

Framing, Public Diplomacy, and Anti-Americanism in Central Asia

2010· dataset· en· W4399002789 sur OpenAlexaff
Edward Levine Schatz

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2010
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCentral Asia Education and Culture
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Anti-AmericanismPublic diplomacyPolitical scienceDiplomacyCentral asiaPolitical economyMedia studiesHistorySociologyAncient historyLawArchaeologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US State Department increasingly relies on efforts of public diplomacy to improve America's image abroad. We test the theoretical efficacy of these efforts through an experiment. Participants were recruited in Kyrgyzstan and Tajikistan. All but those participants randomly assigned to a control group read a quote about religious tolerance and pluralism in the United States. We varied the attribution of this quote to President Bush, to an unnamed US Ambassador, to an ordinary American, or to no one. We then asked respondents a battery of questions about their opinions of the United States before and after a long discussion with other participants about the United States. We find that the identity of the messenger matters, as those who read the quote attributed to Bush tended to have lower opinions of the United States. After the discussion, these views partially dissipated. Post-discussion views were more heavily influenced by how other participants viewed the United States. After controlling for the source and location of the discussion, when the discussion took place among people with more positive initial views of the United States, views of the United States improved. However, when there was a large range of views in the discussion, post-discussion views of the United States were relatively worse. Based on this study, we suggest new directions for the conduct of public diplomacy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,006

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2010
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Résumé présentoui

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