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Enregistrement W2734757516 · doi:10.1017/s0003055417000259

Does Democratic Consolidation Lead to a Decline in Voter Turnout? Global Evidence Since 1939

2017· article· en· W2734757516 sur OpenAlexaff
Filip Kostelka

Notice bibliographique

RevueAmerican Political Science Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocratizationTurnoutVotingDemocracyPolitical economyDictatorshipPolitical scienceOpposition (politics)Consolidation (business)Democratic consolidationVoter turnoutLegislatureSalience (neuroscience)Context (archaeology)Development economicsDemographic economicsEconomicsPoliticsLawGeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article challenges the conventional wisdom that democratic consolidation depresses voter turnout. Studying democratic legislative elections held worldwide between 1939 and 2015, it explains why voting rates in new democracies decrease when they do, how much they decrease, and how this phenomenon relates to the voter decline observed in established democracies. The article identifies three main sources of decline. The first and most important is the democratization context. When democratizations are opposition-driven or occur in electorally mobilized dictatorships, voter turnout is strongly boosted in the founding democratic elections. As time passes and the mobilizing democratization context loses salience, voting rates return to normal, which translates into turnout declines. The second source is the democratic consolidation context, which seems to depress voter turnout only in post-Communist democracies. Finally, new democracies mirror established democracies in that their voting rates have been declining since the 1970s, irrespective of the two previous mechanisms.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,393 · 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

Citations126
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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