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Enregistrement W2586768332 · doi:10.1177/1369148116687533

Physical attractiveness, voter heuristics and electoral systems: The role of candidate attractiveness under different institutional designs

2017· article· en· W2586768332 sur OpenAlexaff
Daniel Stockemer, Rodrigo Praino

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Politics and International Relations · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesFlinders UniversityEuropean Commission
Mots-clésHeuristicsAttractivenessGermanBivariate analysisStipulationRepresentation (politics)Political scienceEconometricsPublic relationsComputer scienceEconomicsPsychologyLawPoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While existing studies have shown that more attractive candidates running for office have an electoral advantage, very little has been written on how this advantage relates to different institutions. We theorise that formal institutions mediate the positive effect from which attractive candidates benefit. More in detail, we focus on the type of electoral system, hypothesising that physical attractiveness plays a more important role in majoritarian, first-past-the-post systems than in list proportional systems. We test this stipulation using the German federal elections’ two-tier electoral system, together with data collected in Australia on the physical attractiveness of German federal election candidates in 2013. A series of bivariate and multivariate statistics show that physical attractiveness is a significant factor explaining a candidate’s likelihood to win in the FPTP tier, but not in the list proportional representation (PR) tier.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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