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Enregistrement W2031062120 · doi:10.1017/s0008423909090052

Voter Heterogeneity: Informational Differences and Voting

2009· article· en· W2031062120 sur OpenAlexaffabout
Jason Roy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropositionVotingAffect (linguistics)Welfare economicsPolitical scienceHumanitiesPoliticsPsychologyPhilosophyEconomicsEpistemologyLawCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Do differences in levels of political information affect the vote calculus? Do differences in the decision process along informational divides affect vote choice? Using data from the 2004 Canadian Election Study this research tests the influence of political information on both the vote decision process and incumbent vote shares through a series of analyses that compare actual and simulated behaviour across information levels. The proposition being tested contends that information heterogeneity produces differences in the vote calculus that in turn lead to systematic and significant variation in vote choice. The results suggest that information does indeed affect the decision calculus and outcome, but not necessarily as one might expect. Résumé. Le niveau d'information politique des électeurs a-t-il une incidence sur leur vote? Les différences dans le processus décisionnel associées au niveau d'information influent-elles sur les électeurs? Grâce aux données tirées de l'édition 2004 de l'Étude électorale canadienne et à une série d'estimations et de simulations statistiques, cet article propose de tester l'influence du niveau d'information politique sur le processus décisionnel des électeurs et sur le soutien accordé aux urnes au parti sortant. La proposition testée ici stipule que la présence d'hétérogénéité dans l'information politique des électeurs influe sur leurs mécanismes de décision, ce qui entraîne une variation systématique et significative dans le choix du vote. Les résultats suggèrent que l'information politique a une incidence sur le processus décisionnel des électeurs et sur leur vote, bien que cet impact n'aille pas nécessairement dans le sens attendu.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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