Electoral geography: From mapping votes to representing power
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In some ways, electoral geography has never been more popular. From the detailed, online maps of the Brexit vote to discussions of the electoral college versus the popular vote in the 2016 Trump–Clinton U.S. presidential contest, the relationships among geography, voting, and political power have seldom been more visible. The popularity of electoral geography in social and news media, however, does not necessarily reflect its presence in scholarly discussions, and indeed, in some ways, the former has replaced the latter. Digital technology and the burgeoning availability of electronic data mean that it is easier than ever to create maps of votes, often in near real time. Yet the academic field of electoral geography encompasses more than just mapping votes, including the study of election campaigns, political parties, electoral systems, and gerrymandering. The 3 major approaches are the geography of voting (mapping and visualizing votes), geographic influences on voting (the effect of place on political preferences and behavior), and the geography of representation (the analysis of electoral systems). Indeed, the structure of the electoral system, including gerrymandering, is often the key to understanding how political and racial/ethnic minorities can (or cannot) wield power and influence. This article examines each approach after a brief review of the historical origins of the subfield.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle