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Enregistrement W2167579695 · doi:10.1093/pan/mph003

Party System Compactness: Measurement and Consequences

2004· article· en· W2167579695 sur OpenAlexaboutno aff
R. Michael Alvarez, Jonathan Nagler

Notice bibliographique

RevuePolitical Analysis · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompact spaceSpace (punctuation)VotingDistribution (mathematics)Metric (unit)Metric spaceSet (abstract data type)Computer sciencePolitical scienceMathematicsBusinessLawPoliticsMarketingDiscrete mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important property of any party system is the set of choices it presents to the electorate. In this paper we analyze the distribution of parties relative to voters in the multidimensional issue space and introduce two measures of the dispersion of the parties in the issue space relative to the voters, which we call measures of the compactness of the parties in the issue space. We show how compactness is easily computed using standard survey items found on national election surveys. Because we study the spacing of the parties relative to the distribution of the voters, we produce metric-free measures of compactness of the party system. The measures can be used to compare party systems across issues, over time within countries, and across countries. Comparing the compactness of party systems across countries allows us to determine the relative amount of issue choice afforded voters in different polities. We examine the compactness of the issue space and test the impact it has on voter choice in four countries: the United States, the Netherlands, Canada, and Great Britain. We demonstrate that the more compact the distribution of the parties in the issue space on any given issue, the less voters weight that issue in their vote decision. Thus we provide evidence supporting theories suggesting that the greater the choice offered by the parties in an election, the more likely it is that issue voting will play a major role in that election.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations172
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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