U.S. and Canadian Higher Education Protests and University and Police Responses, 2012 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
The authors describe protest patterns at U.S. and Canadian universities in the 2010s. The research draws on a new dataset, the Higher Ed Protest Event Dataset, which combines machine learning and sociological hand coding of 16,069 campus newspaper articles. The sample consists of 5,553 higher ed protests involving 584 universities and colleges between 2012 and 2018. The dataset also includes university and police responses to a subset of protests. The authors find that protest frequency is patterned by the academic calendar. The top issue in both U.S. and Canadian higher education protests was university administration and governance. The comparative analysis reveals distinctive patterns in other issues raised and protest intensity. In the United States, the periods of greatest protest activity were waves of mass mobilization across the country on often racialized issues with a national dimension: racist police violence, racially hostile campus climates, and Donald Trump’s presidency. In Canada, protest activity was most intense during provincial or local campaigns led by formal student organizations and unions on issues of economic security: public tuition, austerity, and labor conditions. Across both countries, university administrations and police usually avoided extensive intervention during protests. The findings contribute to social movements research through methodological innovations and new empirical insights on movements in higher education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».