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Enregistrement W2885907203 · doi:10.1177/0010414018784062

Social Networks and the Targeting of Vote Buying

2018· article· en· W2885907203 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueComparative Political Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Society in Latin America
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Social and Economic SciencesUniversity of British ColumbiaUniversity of California, San DiegoNational Science Foundation
Mots-clésReciprocity (cultural anthropology)Interpersonal tiesPoliticsSurvey data collectionSocial network (sociolinguistics)Information transmissionMechanism (biology)Political economyPublic relationsSocial mediaPolitical scienceSociologyLawComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The social networks of voters have been shown to facilitate political cooperation and information transmission in established democracies. These same social networks, however, can also make it easier for politicians in new democracies to engage in clientelistic electoral strategies. Using survey data from the Philippines, this article demonstrates that individuals with more friend and family ties are disproportionately targeted for vote buying. This is consistent with the importance of other social factors identified in the literature such as reciprocity, direct ties to politicians, and individual social influence. In addition, this article presents evidence supporting an additional mechanism linking voter social networks to the targeting of vote buying: social network–based monitoring. Voters with larger networks are both more sensitive to the ramifications of reneging on vote buying agreements and are primarily targeted for vote buying in contexts where monitoring is necessary.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,325 · 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