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Enregistrement W2766649928 · doi:10.71781/19818

La prévision des résultats électoraux : application au cas canadien

2017· dissertation· fr· W2766649928 sur OpenAlexaboutno aff
Philippe Mongrain

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Systems and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2017
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