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Enregistrement W2343126504

Strategic Voting in the 2010 UK Election

2011· article· en· W2343126504 sur OpenAlexaff
John H. Aldrich, Aaron M. Houck, Paul R. Abramson, Renan Levine, Thomas J. Scotto

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondorcet methodRespondentVotingApproval votingBullet votingCompromisePreferenceCardinal voting systemsRanked voting systemGeneral electionPolitical scienceDisapproval votingPairwise comparisonGroup voting ticketFirst-past-the-post votingEconomicsMicroeconomicsComputer scienceLawPoliticsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes strategic voting in the 2010 UK General Election using survey data from the 2010 British Election Study (BES). The paper consists of two parts. In the first part, we use survey responses to generate respondent-level preference orderings among the three major parties. Using these preference orderings, we simulate the 2010 election as if it were a national election using four different electoral systems: pairwise comparisons (in search of a Condorcet winner), the Borda count, the alternative vote, and Coombs’ method. We found that the Lib-Dems were the Condorcet winner and, as the compromise party, won under every tested method except the alternative vote (which they advocated). In the second part, we empirically test a rational-choice model of strategic voting. The model predicts that voters should take into accounted the expected utility of their vote and vote for their second-most preferred candidate if their first choice is clearly in third place in terms of likelihood of winning. The 2010 election offers a compelling case study because of the strong performance of the Lib-Dems, who traditionally finished a distant third. Our statistical analysis of the BES survey data provides support for our theoretical model of strategic voting.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,167 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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