Do Political Parties Pursue Similar Allocation Strategies?: Evidence from Unique Electoral Boundaries in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The importance of spending money in elections and the limited resources available to political parties and candidates makes it reasonable to expect that parties strategically allocate resources to candidates (e.g., Schecter and Hedge 2001; Stonecash 1988; Pattie and Johnston 2009; Carty and Eagles 2005; Cross, 2004). While we find this literature to be quite informative, it is unclear how much local context affects the various strategies. Comparing party activity across levels of elections is challenging. One must worry about comparability of districts and other potential confounding factors. We expect that a significant advancement would be to employ a research design that controls the various constituency conditions across different types of elections in order to see whether similar political parties adopt the same strategy when facing the similar conditions. Using a real world situation from the province of Ontario, Canada, we evaluate party allocations when several provincial ridings (legislative districts) have the same boundaries as federal electoral districts. This boundary structure creates a rare opportunity for comparing party behavior in elections across levels of government while keeping most contextual factors the same (e.g., population). Our analysis focuses on party behavior during the 2003 provincial election and the 2004 federal election. Through this analysis, we determine that provincial and federal parties rarely adopt similar allocation strategies.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».