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Enregistrement W4405098574 · doi:10.22215/etd/2024-16257

Personalized Politics as a Communication Strategy: Which Factors Influence the Personalism Employed by Canadian Political Parties?

2024· dissertation· en· W4405098574 sur OpenAlexaboutno aff
Alisson Levesque

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPolitical communicationPolitical sciencePersonalismConceptualizationContext (archaeology)Public relationsPolitical economyPersonalizationSociologyBusinessLawMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a prevailing notion that politics is becoming more personalized, marked by a shift in power from political groups, such as parties, to individual actors. This increasing influence and centrality of individuals, at the expense of political parties, is expected to be evident in political institutions, news coverage, communications controlled by political actors, and the behaviors of politicians and voters. The waning influence of political parties, the growing role of media in shaping politics, and the rising emphasis on individualism in society are all seen as contributing factors to this phenomenon in political systems worldwide. However, despite these theoretical expectations, empirical evidence confirming such personalization, particularly in the Canadian context, remains scarce. Some experts suggest examining ‘personalism,’ which refers to the current state of personalized politics, regardless of broader longitudinal shifts, and shift from the broader macro-causes to a strategic conceptualization of personalized politics, being part of a campaign strategy aimed at making electoral gains. This research takes this approach by investigating how situational and meso-level factors impact the strategic choices of political parties and leaders to personalize or not their communications. It tests the impact of various stages within an electoral cycle and of the coronavirus crisis, as well as political parties and party leader characteristics on seen levels of personalism. This research conducts a content analysis on a comprehensive and original dataset of party and party leaders' communications, totaling 18,975 Facebook posts and 1,286 party website communications. It encompasses the most competitive political parties in all 10 provinces, as well as at the national level, including 29 political parties under the leadership of 49 party leaders. The findings illustrate that political parties and leaders take various strategic factors into account and adjust their strategies accordingly, including the decision of whether to engage in personalism. Consequently, these results indicate a promising avenue for future research aimed at enhancing our understanding of how situational factors influence the personalized character of politics, regardless of long-term trends.

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)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0110,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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