Bibliographic record
Abstract
Seit Anfang der 1990er Jahre gehören Befragungen von Demonstrierenden zum methodologischen Repertoire der sozialwissenschaftlichen Protest- und Bewegungsforschung. Sie erhalten ihren besonderen Charakter dadurch, dass sie Momentaufnahmen in einem aktuellen Konflikt sind. Die Aussagen der Befragten erlauben die analytische Verbindung von Einstellungen und soziodemografischem Profil der Beteiligten mit einer konkreten gesellschaftlichen Auseinandersetzung. Das ist ein großer Vorteil gegenüber der Nutzung repräsentativer Bevölkerungsbefragungen in der Protestforschung. In ihnen wird zwar erhoben, welche Formen der Partizipation die Befragten nutzen, aber der Kontext, in dem das geschieht, bleibt offen. Ob sich das Engagement gegen die Unterbringung von Asylsuchenden oder gegen europäische Austeritätspolitik richtet, macht aber für das Verständnis von Protest einen gravierenden Unterschied. Die Befragung ‚im Handgemenge‘ ist allerdings auch mit Ambivalenzen und Nachteilen verbunden, die zu Beginn des Jahres besonders deutlich sichtbar wurden, als gleich mehrere Teams die Dresdener Pegida-Demonstrationen unter die Lupe nahmen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.316 | 0.075 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".