Information and Voting - How Voters Update Beliefs After Natural Disasters
Notice bibliographique
Résumé
A recent body of literature explores the conditions under which natural disasters affect electoral behavior. These studies focus mainly on voter reactions to large rescue and relief programs implemented by governments in response to disasters. While findings show that an effective policy response substantively increases governments’ popularity, previous studies do not focus on how these events affect political behavior with regard to environmental issues. Indeed, in general elections the salience of environmental policies is low. While voters might care about and be aware of environmental issues, these have little influence on the outcome of an election. To overcome these difficulties, we rely on voting behavior in a number of environmental ballot initiatives in Switzerland covering the last 20 years. We show that natural disasters expose certain areas to a treatment that leads to a more climate-sensitive voting behavior through a Bayesian updating of beliefs. Such an effect is only detectable in a short period of time (preceding 12 months) and the effect declines as more time passes by. To account for the fact that the treatment may not be perfectly random (e.g. presence of flood protection construction), we use matching and other techniques to compare municipalities to counterfactuals that share the same risk of being hit by disasters. The design allows us to isolate the causal effect of a “salience boost” on environmental issues and to subsequently observe its effect on a behavioral measure. With this study we contribute to the literature of electoral behavior and democratic accountability.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».