Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This paper presents the results from a qualitative study that analyzed online comments as an instance of public opinion related to proposed government amendments to the regulations of the Oath of Citizenship. Over six hundred comments submitted to the Canada Gazette web site from February to March 2023 were examined with a text analysis software to identify if the online comments were reflective of specific experiences of the individuals submitting their opinions, or if they were more general and connected to broader political themes. The analysis also looked to uncover any proposals across groups with distinct positions about the regulations that could build a consensus about this public policy related to the Oath of Citizenship process. Résumé: Cet article présente les résultats d’une étude qualitative qui a analysé les commentaires en ligne comme un exemple de l’opinion publique liée aux modifications proposées par le gouvernement aux règlements du serment de citoyenneté. Plus de 600 commentaires soumis sur le site Web de la Gazette du Canada de février à mars 2023 ont été examinés à l’aide d’un logiciel d’analyse de texte afin d’identifier si les commentaires en ligne reflétaient les expériences spécifiques des personnes soumettant leurs opinions, ou s’ils étaient plus généraux et liés à des thèmes politiques plus larges. L’analyse cherche également à découvrir toute proposition de groupes ayant des positions distinctes sur la réglementation qui pourrait construire un consensus sur cette politique publique liée au processus de serment de citoyenneté.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».