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Enregistrement W6906437747 · doi:10.17605/osf.io/xyfjd

Politicians' evaluation of public opinion - module 3 - 2022 data collection

2022· other· en· W6906437747 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic opinionExtant taxonPoliticsArgument (complex analysis)Data collectionQuality (philosophy)Government (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In democracies, policies are expected to be responsive to public opinion. Extant research showed that responsiveness is selective. It varies across issues, time and countries. Yet, how come policies vary in their responsiveness has not received a satisfying answer. This project examines the puzzle of why policy responsiveness varies. Its core argument holds that politicians evaluate public opinion and let their actions—in line with public opinion or going against it—depend on their appraisal. When public opinion is evaluated negatively, it has no effect on what politicians do; that it is evaluated positively increases the chance that politicians act congruently. The project examines three matters: (1) which criteria politicians use to appraise public opinion; (2) how, depending on the opinion content of the message, the channel through which the opinion is conveyed and the group from which it comes, concrete public opinion signals are evaluated; and, (3) which effect these evaluations have on politicians’ political action. The central expectation is that public opinion is evaluated by politicians based on a consistent and common scoreboard. For instance, opinion signals are rated based on their representativity and underlying public opinion is evaluated on its quality and its intensity. The project tackles these matters drawing on a comparative study in fourteen countries (Australia, Belgium (both Flanders and Francophone Belgium), Canada, Czech Republic, Denmark, Germany, Israel, Luxembourg, Netherlands, Norway, Portugal, Switzerland, and Sweden). This registration relates to the first wave of data collection of *anonymous project*, to be carried out in 2022 and starting on March 21st, 2022. In this round, seating national and regional politicians in the fourteen countries will be surveyed and interviewed with regard to how they evaluate public opinion and the behavioral consequences thereof. There will be a second round of data gathering among politicians sometime in 2024 or 2025. A separate registration will be done for that second round of data. Note that the 2022 questionnaire contains a number of other questions, measures and experiments that will be registered separately. This registration only relates to the questions with regard to politicians' evaluation of public opinion.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte, Charge 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0140,008
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1250,001

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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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