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Enregistrement W2914511226 · doi:10.1093/restud/rdz004

Rank Effects in Bargaining: Evidence from Government Formation

2019· article· en· W2914511226 sur OpenAlexaff
Thomas Fujiwara, Carlos Sanz

Notice bibliographique

RevueThe Review of Economic Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegression discontinuity designLegislatureBargaining powerEconomicsGovernment (linguistics)Power (physics)General electionPolitical economyPolitical scienceMicroeconomicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Theories of multilateral bargaining and coalition formation applied to legislatures predict that parties’ seat shares determine their bargaining power. We present findings that are difficult to reconcile with this prediction, but consistent with a norm prescribing that “the most voted party should form the government”. We first present case studies from several countries and regression discontinuity design-based evidence from twenty-eight national European parliaments. We then focus on 2,898 Spanish municipal elections in which two parties tie in the number of seats. We find that the party with slightly more general election votes is substantially more likely to appoint the mayor. Since tied parties should (on average) have equal bargaining power, this identifies the effect of being labeled the most voted. This effect is comparable to that of obtaining an additional seat, and is also present when a right-wing party is the most voted and the second and third most voted parties are allied left-wing parties who can form a combined majority. A model where elections both aggregate information and discipline incumbents can rationalize our results and yields additional predictions we take to the data, such as voters punishing second most voted parties that appoint mayors.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,002

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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