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Enregistrement W6940772740 · doi:10.11575/prism/39718

It Takes a Village: Candidate Recruitment in Alberta's Municipalities

2022· other· en· W6940772740 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2022
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNOMINATEPoliticsPopulationQuality (philosophy)Political processProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many political scientists consider recruitment to be one of the most important stages in the candidate emergence process and is largely thought of as being a main function of political parties. This is in part because political parties want to attract and nominate high quality candidates, but also because for candidates, having that party backing is necessary for electoral success. However, in non-partisan politics where parties have no formal function, who recruits candidates into office? And is recruitment as important in the absence of these party barriers? Further, political parties, are thought to serve as gatekeepers to women’s emergence as a candidate. Despite this theory, women’s presence in non-partisan municipal politics in Canada is no greater than that of the partisan provincial and federal chambers. Given how important recruitment is theorized to be to an individual’s emergence as a candidate, what role does this process play in women’s persistent underrepresentation in non-partisan municipal politics? I answer these questions using two data sources: the annual Canadian Municipal Barometer survey that was fielded to councillors and mayors in municipalities in Canada with a population of 9,000 or greater, as well as interviews with candidates running for these positions in the 2021 Alberta municipal elections in the province’s ten largest cities. I find that candidates are most often recruited by personal connections or by current and former politicians and that recruitment is an especially pertinent step in the candidate emergence process for serious candidates. I further find that women are recruited less often and are more likely to be self-starters than men. This helps to explain the gender disparity we see in non-partisan politics. These findings build on the existing literature by suggesting that recruitment can and should be theorized in the non-partisan environment. Given that women’s presence is no greater in these non-partisan chambers, it also suggests that we should revisit the theories that argue political parties serve as gatekeepers to women’s representation.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0140,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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