La prévision des résultats électoraux : application au cas canadien
Notice bibliographique
Résumé
Au cours des années 1970 et 1980, quelques politologues se sont lancés dans la conception de formules prévisionnelles basées sur des indicateurs politico-économiques afin d’anticiper les résultats de courses électorales. Cette discipline s’est considérablement développée aux États-Unis où l’on compte actuellement un grand nombre de modèles ayant pour objectif de prédire l’issue des élections au Congrès ou le sort des candidats à la présidence. Bien qu’un certain nombre de modèles aient vu le jour pour la France et le Royaume-Uni au cours des dernières années, le Canada, à l’instar de la majorité des démocraties, n’a reçu jusqu’à maintenant que bien peu d’attention. Ce mémoire vise par conséquent à développer un modèle ancré dans une théorie du vote capable de prédire suffisamment à l’avance la part du vote populaire récolté par la formation ministérielle lors des scrutins fédéraux canadiens. Pour ce faire, nous avons procédé à l’élaboration d’une formule de régression par la méthode des moindres carrés ordinaire exploitant les résultats des élections qui ont pris place depuis 1953. Cette formule est composée de cinq variables, à savoir la différence entre les taux de chômage canadien et américain trois mois avant la tenue du vote, le logarithme du nombre de mois passés au pouvoir par le parti sortant, un indicateur dichotomique concernant la substitution du premier ministre à proximité d’une élection, le nombre d’années d’expérience politique du premier ministre par rapport à son (sa) principal(e) adversaire et un facteur relatif à l’origine provinciale des leaders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».