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Enregistrement W2622161920 · doi:10.1111/1475-6765.12217

Agenda control in EU referendum campaigns: The power of the anti‐EU side

2017· article· en· W2622161920 sur OpenAlexfundno aff
Ece Özlem Atikcan

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Political Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésReferendumRatificationTreatyEuropean unionPolitical sciencePublic opinionPoliticsPolitical economyBrexitPublic administrationLawEconomicsInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract European Union (EU) referendums provide unique opportunities to study voters’ attitudes toward a distant level of governance. Scholars have long tried to understand whether EU referendum results reflect domestic (dis‐)satisfaction with the incumbent governments or actual attitudes toward the Union. Finding evidence supporting both domestic and European factors, the recent focus has thus turned to referendum campaigns. Recent studies emphasise the importance of the information provided to voters during these campaigns in order to analyse how domestic or European issues become salient in the minds of voters. These studies nonetheless overlook the asymmetrical political advantage in such campaigns. The broader literature on referendums and public opinion suggest that in a referendum, the ‘No’ side typically has the advantage since it can boost the public's fears by linking the proposal to unpopular issues. This article explores whether this dynamic applies to EU treaty ratification referendums. Does the anti‐EU treaty campaign have more advantage than the pro‐EU treaty campaign in these referendums? Campaign strategies in 11 EU treaty ratification referendums are analysed, providing a clear juxtaposition between pro‐treaty (‘Yes’) and anti‐treaty (‘No’) campaigns. Based on 140 interviews with campaigners in 11 referendums, a series of indicators on political setting and campaign characteristics, as well as an in‐depth case study of the 2012 Irish Fiscal Compact referendum, it is found that the anti‐treaty side indeed holds the advantage if it engages the debate. Nonetheless, the findings also show that this advantage is not unconditional. The underlying mechanism rests on the multidimensionality of the issue. The extent to which the referendum debate includes a large variety of ‘No’ campaign arguments correlates strongly with the campaigners’ perceived advantage/disadvantage, and the referendum results. When the ‘No’ side's arguments are limited (either through a single‐issue treaty or guarantees from the EU), this provides the ‘Yes’ side with a ‘cleaner’ agenda with which to work. Importantly, the detailed data demonstrate that the availability of arguments is important for the ‘Yes’ side as well. They tend to have the most advantage when they can tap into the economic costs of an anti‐EU vote. This analysis has implications for other kinds of EU referendums such as Brexit, non‐EU referendums such as independence referendums, and the future of European integration.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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