US and Canadian Political Parties in the Context of the Confrontation between Liberals and Conservatives (2016-2019)
Notice bibliographique
Résumé
Дисертацията е разделена в четири основни глави, които се предхождат от съдържание и увод. Първата глава представлява теоретичен обзор по темата. Тя е разделена на три точки, следвани от обобщение. В началото се разглежда феноменът на идеологическото противопоставяне и политическата поляризация, наблюдавани в САЩ. След това на фокус идват политическите партии в Канада и неуспешния им флирт с популизма. Накрая се прави кратък преглед на изказвания от българските учени по темата. Втора глава и трета глава разглеждат структурата на политическите сили в САЩ и Канада, като основните партии са разгледани подробно като история и позиции в спора по оста либерали и консерватори. Маркирани са и по-малките играчи, като е проследен ефектът, който те оказват върху изборите, попадащи в и около времевия период, разглеждан от дисертацията. В четвърта глава е направено сравнение между двете системи и различните причини за разликата, наблюдавана между двете съседни държани – културни, институционални, демографски, социални политики, партийни системи, като основната тежест пада върху медиите. Библиографията е разделена според типа цитирани източници – научна и научнопопулярна литература, публицистика, официални и популярни източници, литература на български език. Основната теза на дисертацията е, че канадските избиратели отхвърлят крайните течения в съвременната политика, докато американските, силно повлияни от медийния климат в страната, по-често гласуват за крайни кандидати, особено вдясно.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».