Candidatures endogènes dans les élections pluralitaires : quelques explications du nombre de candidats et de leur polarisation
Notice bibliographique
Résumé
Cet article propose un tour d’horizon de la littérature faisant usage des modèles de compétition électorale avec candidature endogène, modèles qui ont pour ambition, entre autres, d’expliquer le nombre de candidats et leur polarisation dans les élections pluralitaires. Dans une élection pluralitaire, chaque électeur vote pour un seul candidat et le candidat qui obtient le plus de votes est élu. Nous regroupons en trois familles les différents types de modèles avec candidature endogène. Ce regroupement est basé sur ce qui motive un candidat à se présenter à l’élection et sur la partie de l’ensemble des candidats qui est endogène. Nous argumentons que, comparé au modèle standard Hotelling-Downs, les modèles avec candidature endogène offrent des avantages à la fois sur le plan théorique et sur le plan empirique. Sur le plan théorique, ces modèles offrent, d’une manière qui est davantage satisfaisante, des microfondements à l’émergence et/ou la stabilité d’un système bipartite. Sur le plan empirique, ces modèles offrent une meilleure explication des faits stylisés concernant le nombre de candidats et leur polarisation. Nous soulignons également certaines limitations de ces modèles et proposons des avenues pour les recherches futures.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».