Does Misinformation Demobilize the Electorate? Measuring the Impact of Alleged 'Robocalls' in the 2011 Canadian Election
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents evidence on the effect of voter demobilization in the context of the Canadian 2011 federal election. Voters in 27 ridings (as of February 26, 2012) allegedly received automated phone calls (`robocalls') that either contained misleading information about the location of their polling station, or were harassing in nature, claiming to originate from a particular candidate in the contest for local Member of Parliament. We use within-riding variation in turnout and vote--share for each party to study how turnout changed from the 2008 to the 2011 election as a function of the predominant party affiliation of voters at a particular polling station. We show that those polling stations with predominantly non-conservative voters experienced a decline in voter turnout from 2008 to 2011, and that this effect was larger in ridings that were allegedly targeted by the fraudulent phone calls. The results thus indicate a statistically significant effect of the alleged demobilization efforts: in those ridings where allegations of robocalls emerged, turnout was an estimated 3 percentage points lower on average. This reduction in turnout translates into roughly 2, 500 eligible (registered) voters that did not go to the polls. The 95%-confidence interval gives a lower bound estimate of 1, 000 fewer votes cast in robocall ridings, which is still a sizable effect.
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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 | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».