Big City vs. the Great Outdoors: Voter Distribution and How It Affects Gerrymandering
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
Gerrymandering is the process by which parties manipulate boundaries of electoral districts in order to maximize the number of districts they can win. Demographic trends show an increasingly strong correlation between residence and party affiliation; some party’s supporters congregate in cities, while others stay in more rural areas. We investigate both theoretically and empirically the effect of this trend on a party's ability to gerrymander in a two-party model ("urban party" and "rural party"). Along the way, we propose a definition of the gerrymandering power of a party, and an algorithmic approach for near-optimal gerrymandering in large instances. Our results suggest that beyond a fairly small concentration of urban party's voters, the gerrymandering power of a party depends almost entirely on the level of concentration, and not on the party's share of the population. As partisan separation grows, the gerrymandering power of both parties converge so that each party can gerrymander to get only slightly more than what its voting share warrants, bringing about, ultimately, a more representative outcome. Moreover, there seems to be an asymmetry between the gerrymandering power of the parties, with the rural party being more capable of gerrymandering.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle