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Enregistrement W2508270383 · doi:10.1017/s0008423916000573

Political Attitudes and Behaviour in a Non-Partisan Environment: Toronto 2014

2016· article· en· W2508270383 sur OpenAlexaffabout
R. Michael McGregor, Aaron Alexander Moore, Laura B. Stephenson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Political Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of WinnipegToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCONTESTVotingPolitical scienceIdeologyPoliticsSpoilt voteGeneral electionVoting behaviorDemographic economicsPublic administrationPublic economicsPolitical economyGroup voting ticketEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Voting behaviour in municipal elections is understudied in Canada. Existing research is limited by the type of data (aggregate instead of individual-level) and the cases evaluated (partisan when most contests are non-partisan). The objective of this study is to contribute to this literature by using individual-level data about a non-partisan election. To do so, we use data from the Toronto Election Study, conducted during the 2014 election. Our research goals are to evaluate whether a standard approach to understanding vote choice (the multi-stage explanatory model) is applicable in a non-partisan, municipal-level contest, and to determine the correlates of vote choice in the 2014 Toronto mayoral election in particular. Our analysis reveals that, although it was a formally non-partisan contest, voters tended to view the mayoral candidates in both ideological and partisan terms. We also find that a standard vote choice model provides valuable insight into voter preferences at the municipal level.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,695
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,305 · 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'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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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