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Enregistrement W2328700561 · doi:10.1002/jae.1276

EUCLIDEAN REVEALED PREFERENCES: TESTING THE SPATIAL VOTING MODEL

2011· article· en· W2328700561 sur OpenAlexafffund
Marc Henry, Ismaël Mourifié

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Econometrics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaPennsylvania State University
Mots-clésVotingEconometricsEuclidean geometryDimension (graph theory)Construct (python library)Computer scienceEconomicsMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY In the spatial model of voting, voters choose the candidate closest to them in the ideological space. Recent work by Degan and Merlo in 2009 shows that it is falsifiable on the basis of individual voting data in multiple elections. We show how to tackle the fact that the model only partially identifies the distribution of voting profiles and we give a formal revealed preference test of the spatial voting model in three national elections in the USA, and strongly reject the spatial model in all cases. We also construct confidence regions for partially identified voter characteristics in an augmented model with unobserved valence dimension, and identify the amount of voter heterogeneity necessary to reconcile the data with spatial preferences. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,011 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations32
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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