Implementation Intentions, Information, and Voter Turnout: An Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
Are citizens more likely to vote when they are asked to make plans about how they will cast their ballots? Such planning—typically described as “implementation intentions”—has been shown to increase many types of desirable behaviors, including exercising and healthy eating, receiving vaccinations, physical rehabilitation, and recycling. Important earlier work in political science suggests voter turnout can also be influenced by implementation intention interventions, whereby electors are prompted to “make a plan” to vote (Nickerson & Rogers, ), though this finding has gone largely unreplicated. At the same time, elections management bodies (EMBs) in many contexts regularly conduct informational campaigns in the period leading up to elections, though little is known about the effects of such efforts upon turnout. Using data from an online experiment conducted at the time of the 2015 Canadian Federal Election, we demonstrate that implementation intention interventions can improve voter turnout but that this effect is conditional upon electors being exposed to informational materials about how to vote in the election. When survey respondents were provided with information on voting requirements and methods, and then prompted with questions forcing them to contemplate the act of casting their ballots, we observe a sizable increase in turnout rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».