Does the 1 Person 1 Vote Principle Apply?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this essay we address the puzzle that exists in American politics based on the tension of convergence to the electoral mean because of the MVT (mean voter theorem) and the studies showing divergence in candidate positioning. We provide a model in which voters and states are not treated equally because of vast regional differences. In contrast with the MVT, candidates who campaign in each state may converge to the national electoral mean while adopting diverging positions in different states, as they take differences in voter preferences and valences across states into account. At the state level, we show that while candidates give maximal weight in their policy position to pivotal voters, they give minimal weight to those voting for them with almost certainty; and that in their national position while candidates give maximal weight to swing states they give minimal weight to nonpivotal states. Something that remains hidden when differences across states are ruled out as they are in MVT. Then we adapt the variable choice set logit model of Gallego et al . (2013) to study the 2008 Presidential election and find that even though Obama's and McCain's position in swing states differs from the national electoral mean, their national position are close but on opposite sides of the national mean. Given the differential treatment candidates give voters and states in their national position, incorporating the Electoral College vote in the model, the “one person, one vote” principle may fail to obtain in the 2008 US Presidential election when candidates' valences and campaign spending differ across states.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,005 |
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 ».