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Enregistrement W2904610877 · doi:10.1177/1354068820923706

Economic performance and electoral volatility: Testing the economic voting hypothesis on Indian states, 1957–2013

2020· article· en· W2904610877 sur OpenAlex
Bharatee Bhusana Dash, J. Stephen Ferris

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.

Notice bibliographique

RevueParty Politics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolatility (finance)EconomicsVotingBusiness cyclePoliticsMonetary economicsMacroeconomicsFinancial economicsEconometricsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consequences of variations in economic growth for vote volatility are analyzed on a panel of 14 Indian states between 1957 and 2013. Two measures of volatility are used: changes in party vote shares at the assembly level and changes in the state average of vote volatilities constructed at the constituency level. While the results find that both vary inversely with income growth rates, volatility at the constituency level is found to be more sensitive to growth rates. Examination of the periodicity of income growth’s impact finds that growth in the final year of governance has a stronger effect on volatility than does the average growth rate arising over the incumbent’s tenure. We confirm for Indian states that vote volatility responds more to negative changes than positive changes in the growth rate and, by decomposing volatility we find, contrary to most studies, that growth rates affect internal vote shifting more than shifting between exiting parties and newcomers. The responsiveness of volatility to economic and political characteristics of the state reinforces the hypothesis that theories of economic voting have an important role to play in understanding electoral volatility and may provide a more insightful way of approaching the political business cycle.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,211 · 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