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Enregistrement W1970829264 · doi:10.1017/s0008423913000188

Follow the Pollsters: Inaccuracies in Media Coverage of the Horse-race during the 2008 Canadian Election

2013· article· en· W1970829264 sur OpenAlexaffabout
François Pétry, Frédérick Bastien

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract.We identify frequent inaccuracies in journalistic interpretations of the horse race (“who is ahead?”) and of change over time (“who is gaining?”) in poll reports during the Canadian election of 2008. We test two explanations. The “mistaken mindset” hypothesis holds that journalists exaggerate the horse race because they systematically miscalculate the margin of error. The “follow-the-pollster” hypothesis holds that journalists follow the horse-race interpretations that they find in pollsters' reports. We find strong support for the “follow-the-pollster” hypothesis in the data and in interviews with pollsters and journalists and conclude that pollsters' reports should be a key element to consider in any attempt to improve the level of accuracy in media reports of the horse race. Résumé.Les journalistes ont souvent commis des erreurs d'interprétation de la marge d'erreur dans les résultats de sondages pendant la campagne électorale canadienne de 2008. Cela les a conduits à surestimer l'avance du parti gagnant et le changement dans le score d'un parti entre deux sondages successifs. Comment expliquer ces erreurs fréquentes? Une première hypothèse affirme que cette surestimation provient du fait que les journalistes se trompent systématiquement dans le calcul de la marge d'erreur. Selon une deuxième hypothèse, les journalistes connaissent tellement mal la marge d'erreur qu'ils se fient à l'interprétation qu'en font les maisons de sondage. Les données empiriques et les réponses aux questions d'entretiens soutiennent la deuxième hypothèse. Nous en concluons que pour mieux porter fruits, les efforts pour améliorer l'interprétation de la marge d'erreur devraient cibler les maisons de sondage autant que les journalistes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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