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Enregistrement W7108213247 · doi:10.3138/9781487558789

The Candidacy Calculation

2025· book· W7108213247 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Press eBooks · 2025
Typebook
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Politics and Representation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCandidacyPoliticsDiversity (politics)HarassmentPerceptionProcess (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Candidacy Calculation examines how perceptions of barriers to candidacy in Canada differ by social, economic, and political backgrounds. Through semi-structured interviews with 101 individuals from diverse social backgrounds, geographical locations, and political ideologies, this book uncovers both new and previously overlooked challenges such as online harassment and social media scandals, while also offering a deeper understanding of traditional barriers like financial constraints, work-life balance, employment issues, partisanship, and family responsibilities. The findings demonstrate that individual considerations regarding candidacy are much more complex than previously thought. Drawing on an intersectional approach, the book analyses how factors such as gender, race/ethnicity, sexuality, age, and other social attributes intersect to create unique barriers to political careers, thereby presenting a nuanced view of the candidate emergence process in Canada. By rigorously testing the role of political ambition in fostering diversity in political representation, The Candidacy Calculation compares the experiences of women and men, various social groups, and individuals who have become candidates with those who have not. The book aims to assist policymakers and activists in identifying solutions to overcome barriers and enhance opportunities for increasing candidacy among under-represented groups in politics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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