Digitizing Government Relations: Increasing Community Amongst Advocates with Electronic Advocacy Tools to Enhance Lobbying
Notice bibliographique
Résumé
This study examined participation in online advocacy portals for government relations purposes and studied the related propensity to take political action by participants. In addition, this study examined opinion formation regarding political leaders and issues informed by portal participation. This study undertakes to answer a number of questions aimed at determining if advocacy organizations are well served by using these tools as part of their government relations programs. An online email survey was sent to all portal users of www.workersbuildcanada.ca, an online advocacy portal operated by Canada’s Building Trades Unions to augment traditional government relations activities. Participation in an online portal increases propensity of advocates to take political action overall and helps to shape opinion on political issues and elected officials for the users. Advocates also experience an increased sense of connectedness to other members of the portal creating an increased sense of community. There are important evidenced differences in the voting and political behaviours of advocates based on partisan attachment levels. Those who identify as politically partisan are more likely to take political action in an online advocacy portal than those who identify as not politically attached. This partisan split also revealed differing levels of perceived importance placed on values and traits sought in elected officials. Member based organizations can improve overall satisfaction levels and feelings of connectedness of members to the organization by offering these kinds of advocacy tools. Organizations should make these tools available to identified partisan supporters to optimize participation in lobbying activities.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».