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Enregistrement W2607799231 · doi:10.1177/1078087417703753

Do Institutions and Rules Influence Electoral Accessibility and Competitiveness? Considering the 2014 Toronto Ward Elections

2017· article· en· W2607799231 sur OpenAlex
Zack Taylor, Sandra McEleney

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueUrban Affairs Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensYork UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCampaign financeContext (archaeology)Electoral reformElectoral geographyPublic administrationQuality (philosophy)Political scienceBusinessPoliticsDemocracyLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electoral and campaign finance reforms are believed to improve the competitiveness of elections and the accessibility of the electoral process; however, the interaction between electoral institutions and competitiveness and accessibility in nonpartisan municipal elections remains understudied. This article examines the City of Toronto, which exemplifies many of the reforms proposed in the American context, including a strict campaign finance regime and low barriers to candidate entry. Analysis of campaign finance disclosure data and candidate characteristics for Toronto’s 2014 ward elections reveals that electoral and campaign finance rules increase electoral accessibility while doing little to limit incumbency advantage. We argue that crowded nonpartisan races are low-information environments in which candidates, donors, and voters cannot assess challenger quality, which reinforces incumbent name recognition and access to campaign resources. The Toronto case highlights the limits of institutional and regulatory change as a means of increasing local electoral competitiveness and accessibility.

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.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0020,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,324 · 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