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Enregistrement W2045482567 · doi:10.1017/s000842390808075x

Does Compulsory Voting Lead to More Informed and Engaged Citizens? An Experimental Test

2008· article· en· W2045482567 sur OpenAlexaffabout
Peter John Loewen, Henry Milner, Bruce M. Hicks

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVotingPolitical scienceHumanitiesPhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Does compulsory voting lead to more knowledgeable and engaged citizens? We report the results from a recent experiment measuring such “second-order effects” in a compulsory voting environment. We conducted the experiment during the 2007 Quebec provincial election among 121 students at a Montreal CEGEP. To receive payment, all the students were required to complete two surveys; half were also required to vote. By comparing knowledge and engagement measures between the two groups, we can measure the second-order effects of compulsory voting. We find little or no such effects. Résumé. Le vote obligatoire augmente-t-il le niveau d'information et l'engagement politique des citoyens? Nous présentons les résultats d'une expérience mesurant de tels « effets secondaires' » dans un environnement caractérisé par le vote obligatoire. Nous avons mené une expérience auprès de 121 étudiants d'un cégep montréalais lors de l'élection québécoise de 2007. Afin de recevoir une somme d'argent, les étudiants n'avaient qu'à compléter deux questionnaires; une moitié des participants devait en plus voter le jour de l'élection. En comparant le niveau d'information et l'engagement entre les deux groupes, nous pouvons mesurer les effets secondaires du vote obligatoire. Notre expérience révèle que le vote obligatoire a peu ou pas d'effet sur les connaissances et la participation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations76
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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