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Enregistrement W7132916085

The Canadian Punitive Paradox: The Evolution of Conservative Political Marketing Practices and the Late Onset of Penal Populism in Canadian Federal Politics

2023· dissertation· W7132916085 sur OpenAlexaboutno aff
Grant John Valentine

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiquePopulism, Right-Wing Movements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulismPunitive damagesPoliticsRhetoricContext (archaeology)ScotsPaternalismAppeal
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the height of the punitive turn that occurred among Western liberal democracies, Canadian federal politics stands out as exceptional for choosing not to embrace a ‘tough-on-crime’ agenda. Instead, penal populism emerged as a salient political marketing tool in Canadian federal politics much later — at a time when many of the failures associated with its outcomes were coming to light elsewhere. The latent emergence of penal populism in Canadian federal politics was atypical as it often surfaced as a hollow performative tool that consisted of expressive rhetoric over substantive outcomes. This dissertation argues that the political marketing strategies that governed political campaigns were critical in the decision to adopt or reject penal populism as a campaign tool. By situating the presence or absence of penal populism within the context of shifting campaign strategies, this study deepens our understanding of Canadian punitive exceptionalism and shows that the Canadian version of penal populism was heavily influenced by advancements in political marketing strategies. This study also advances our understanding of the narratives used to shape a ‘tough-on-crime’ image and the extent to which it existed between electorally successful conservative campaigns. Through an analysis of the emotional rhetoric used to promote punitive sentencing policy, specifically mandatory minimum and maximum sentences, this dissertation exposes the manner in which emotionality is used to enhance the appeal of these political offerings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,344 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
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