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Enregistrement W2110661662 · doi:10.1155/2013/653035

The Convergence Coefficient across Political Systems

2013· article· en· W2110661662 sur OpenAlexaff
Maria Gallego, Norman Schofield

Notice bibliographique

RevueThe Scientific World JOURNAL · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésAutocracyPoliticsConvergence (economics)Centripetal forceOpposition (politics)EconomicsPolitical economyPolitical scienceEconometricsLawMacroeconomicsDemocracyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formal work on the electoral model often suggests that parties or candidates should locate themselves at the electoral mean. Recent research has found no evidence of such convergence. In order to explain nonconvergence, the stochastic electoral model is extended by including estimates of electoral valence. We introduce the notion of a convergence coefficient, c. It has been shown that high values of c imply that there is a significant centrifugal tendency acting on parties. We used electoral surveys to construct a stochastic valence model of the the elections in various countries. We find that the convergence coefficient varies across elections in a country, across countries with similar regimes, and across political regimes. In some countries, the centripetal tendency leads parties to converge to the electoral mean. In others the centrifugal tendency dominates and some parties locate far from the electoral mean. In particular, for countries with proportional electoral systems, namely, Israel, Turkey, and Poland, the centrifugal tendency is very high. In the majoritarian polities of the United States and Great Britain, the centrifugal tendency is very low. In anocracies, the autocrat imposes limitations on how far from the origin the opposition parties can move.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0040,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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