THE RAS MODEL: A SIMPLE TEST
Notice bibliographique
Résumé
In 1992 John Zaller formulated the most influential theory of opinion formation, the Receive-Accept-Sample, or RAS, model. The theory describes conditions under which a message is received, and, if received, accepted or rejected. According to Zaller the reception of a message depends on the intensity of the message and on individuals’ general level of political awareness. And the highly aware should be more able to resist a message when the latter does not accord with their predispositions. The aim of the paper is to propose a simple and direct test of the RAS model. The study deals with the 1988 Canadian election, an election that was fiercely fought over one central issue, the Free Trade Accord with the United States. We use the 1988 Canadian Election Study campaign rolling cross-section survey, and we test Zaller’s propositions about who is most likely to receive, and then accept the parties ’ messages about the central issue of the election. Our findings provide little support for the RAS model, especially the proposition about how acceptance hinges on the interaction of predispositions and political awareness. We discuss the implications of the findings. We suggest that when an issue is hotly debated in an election campaign, the voters who receive the party messages are able to connect them to their values and predispositions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,141 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».