La Méthodologie des sondages électoraux de l'élection présidentielle française de 2007, chroniques d'un problème récurrent
Notice bibliographique
Résumé
Election Poli Methodology and the 2007 French Presidential Elections - Chronicle of a Recurring Problem: The 2002 presidential élection polls will be remembered for a long time because their error in predictions had dramatic consequences. What influence did those elections have on French opinion poli research and was it able to revise its methods? Was it able to improve its voting estimates? Research has shown that French polis are now more able to distinguish between voting for the left and the right than in 2002. However, French polls have not improved their capability to estimate intentions to vote for major candidates. The discrepancies between means for twelve polis published during the last week before voting vary from 1.8 points for Royal to 3.2 points for Sarkozy and 3.8 points for Le Pen. These results show that the estimation error for Le Pen is the same in 2007 as in 2002, but in the opposite direction. As in 2002, samples were biased concerning level of education - strong under-representation of the less educated - as well as for voting profile - strong non-declaration of voting for Le Pen. One can thus conclude that the problem of estimating the extreme right vote remains in its entirety and that polling institute methods have not changed greatly. Cooperation between the institutes and researchers should permit further explanations and possible solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».