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Enregistrement W2042986592 · doi:10.3138/cpp.39.1.101

Opportunism and Election Timing by Canadian Provincial and Federal Governments

2013· article· fr· W2042986592 sur OpenAlexaffvenueabout
Vaughan Dickson, Mike Farnworth, Jue Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policies and Political Economy
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans cet article, nous examinons les dates, de 1975 à 2008, que les gouvernements (fédéral et provinciaux) du Canada ont choisies pour tenir des élections, en lien avec les conditions économiques qui prévalaient alors. Nous faisons des régressions à partir de données mensuelles. Au plan provincial, nos résultats indiquent que, quand le taux de chômage est faible et qu’une hausse du chômage est prévisible, les gouvernements ont tendance à déclencher des élections. Au plan fédéral, nos résultats indiquent que, quand le taux de chômage est faible, le gouvernement a tendance à déclencher des élections; de plus, ce lien est plus important au plan fédéral qu’au plan provincial. Nous montrons également que les taux de chômage mensuels aux États- Unis sont plus faibles avant des élections fédérales canadiennes (à dates variables), mais pas avant des élections aux États-Unis (à dates fixes). Nous concluons que les gouvernements canadiens ont utilisé le système d’élections à dates variables afin de profiter de conditions favorables pour tenter de se faire réélire.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,181 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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