MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7095994426

Rethinking the Comparative Perspective on Class and Representation: Evidence from

2015· article· en· W7095994426 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Society in Latin America
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislaturePoliticsLegislationRepresentation (politics)Class (philosophy)Social classQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does it matter that working-class citizens are numerically underrepresented in political offices throughout the world? For decades, the conventional wisdom in comparative politics has been that it does not, that lawmakers from different classes think and behave roughly the same in office. In this article, we argue that this conclusion is misguided. Past research relied on inappropriate measures of officeholders ’ class backgrounds, attitudes, and choices. Using data on 18 Latin American legislatures, we show that lawmakers from different classes bring different economic attitudes to the legislative process. Using data on one least likely case, we also show that pre-voting decisions like sponsoring legislation often differ dramatically along social class lines, even when political parties control higher-visibility decisions like roll-call votes. The unequal numerical or descriptive representation of social classes in the world’s legislatures has important consequences for the substantive representation of different class interests. Inmost countries, political decisionmakers are drawndisproportionately from the top strata of society. AsMatthews (1985, 18) noted a quarter century ago, “almost everywhere legislators are better educated, pos-sess higher-status occupations, and have more privileged backgrounds than the people they ‘represent.’ ” Citizens from the working class—from manual labor and service industry jobs—rarely hold office. People from white-

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPolitics and Society in Latin AmericaTravaux en français237 207