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Enregistrement W2097128903 · doi:10.1017/s0007123412000269

Measuring the Median: The Risks of Inferring Beliefs from Votes

2012· article· en· W2097128903 sur OpenAlexaff
Paul Warwick, Maria Zakharova

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Political Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic opinionCongruence (geometry)IdeologyVirtueMeasure (data warehouse)DemocracyCore (optical fiber)Political sciencePositive economicsEconometricsActuarial scienceEconomicsPsychologySocial psychologyLawComputer sciencePoliticsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A large number of studies of ideological congruence, and of the effect of public opinion on policy outcomes more generally, have relied on the Kim-Fording (KF) measure of median voter opinion. This measure has the great virtue of being readily calculable – no direct measurement of voter opinion is required – but it rests on assumptions concerning party locations and voter behaviour that are unquestionably incorrect, at least some of the time. This article explores the sensitivity of the KF measure to violations of its core assumptions through simulation experiments. It then uses public opinion data to assess the degree to which consequential levels of violation occur in actual democratic systems. The article concludes with a discussion of what the KF median really measures and where it can – and cannot – be safely used.

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)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,547
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,601

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,547
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations71
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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