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Enregistrement W2951435265 · doi:10.24908/fede.v20i1.12828

Cross-Level Partisanship in Concurrent Federal-Provincial Elections:

2019· article· en· W2951435265 sur OpenAlexaffvenueabout
Steven Thomas Patterson

Notice bibliographique

RevueFederalism-E · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Systems and Governance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Political sciencePreferenceGeneral electionPublic administrationEconomicsLawMicroeconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this project is to explore the following research question: do same day (i.e. concurrent) provincial-federal elections exhibit a higher degree of cross-level partisanship than non-concurrent elections? This paper proposes that concurrent elections lead to a convergence in voters evaluations of federal-provincial co-partisans, and that this results in a higher degree of cross-level partisanship than in non-concurrent elections. Using 2011 Canada Election Studies (CES) data on federal party vote choice and provincial party preference, this paper will project the results of concurrent federal-provincial elections for three Canadian provinces. The results of these projected concurrent elections will be compared to actual party vote shares received in the first provincial election held following the 2011 Canadian federal election. The comparison of these data will be used to test the hypothesis that concurrent elections have a higher degree of cross-level partisanship than non-concurrent elections.
 This paper consists of five sections. First, I introduce the aims of this research and discuss its theoretical and substantive significance by referencing relevant literature. Second, a comprehensive theoretical framework is developed to explain why cross-level partisanship is expected to be higher in a concurrent election. Third, I outline the research design and methodology used to test this causal hypothesis. Fourth, I report and interpret my findings which show that overall cross-level partisanship was slightly higher in projected concurrent elections. I conclude by discussing the implications and limits of this study.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,298 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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