Political Disaffection and the Decline of the Centre: Quantitative Text Analysis Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Over many decades of research on anti-establishment politicians, scholars have made claims about how they speak. These descriptions are typically critical in nature: populists present the world in terms of moral binaries; they invoke negative emotions like anger and fear; they express emotion intensely and frequently; they are simple and short in speech; they break politeness norms. Such claims are often taken as commonplace wisdom. Yet, systematic measurement of whether these descriptions are true for fringe politicians, more than for their conventional counterparts, is surprisingly sparse. There is reason to believe that anti-establishment figures and politicians of the mainstream may not be as clearly distinguishable in speech as is sometimes thought. Political speech in general has perhaps become simpler since mid-century; mainstream parties are known to borrow stylistic traits and policy positions from rising challengers; and observers have pointed to anxiety-invoking cross-party campaigns in the past decade in Britain. In response, this dissertation applies relatively novel tools for processing large amounts of unstructured data. Text data from United Kingdom and Canadian lower house parliamentary transcripts (1990-2022; 1988-2022) and audio signal data are the basis for tests to assess whether claims made about anti-establishment political figures’ speech are correct.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».