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Enregistrement W2789113431 · doi:10.5539/res.v10n1p46

Candidate Selection Methods, Cooperation and Legislative Effectiveness

2018· article· en· W2789113431 sur OpenAlexvenueno aff
Osnat Akirav

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislatureParliamentLegislationPoliticsSelection (genetic algorithm)CategorizationPolitical scienceCompromiseVariable (mathematics)Public administrationBusinessLaw and economicsLawEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates whether differences in candidate selection methods and/or the changes in the Israeli political system affect cooperation between parliament members and whether such cooperation explains legislative effectiveness. To examine these issues, we discuss different types of cooperative strategies using a scale we devised that defines three options for cooperation: 1) uncooperative, 2) cooperation within the party and 3) cooperation between parties. Then, we categorize the various methods that Israeli political parties have used to select their candidates since the establishment of the state, creating four categories of a variable we call the effect of the primaries. Additionally, we consider differences in four periods of changes in the Israeli party system. Finally, we assess the results of cooperation in light of our dependent variable, legislative effectiveness, using data from 1949 to 2015. Our findings indicate that the majority of bills passed without cooperation, but when cooperative strategies were used, they usually involved inter-party rather than intra-party support. Furthermore, the adoption of primaries reduced the probability of passing bills. In addition, when one party was dominant, 68% of the representatives initiated legislation alone, while during the multi-polar fragmented period 41.9% cooperated with legislators from other parties.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,386 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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