Notice bibliographique
Résumé
Ce projet vise à répondre à deux questions se rapportant au comportement des élus de la Chambre des Communes à Ottawa. Tout d'abord, quels sont les facteurs qui influencent le travail législatif des élus ? Ensuite, est-ce que ce travail vise spécifiquement une représentation fidèle des électeurs de leurs circonscriptions ? Les parlementaires canadiens doivent négocier avec de fortes contraintes institutionnelles (domination de l'exécutif, discipline de parti) affectant leur champ d'action. Pourtant, certains facteurs, dont notamment le système électoral uninominal à un tour, offrent des incitatifs aux élus pour chercher des gains électoraux dans leurs comtés en allant au-delà de l'intérêt du parti. Conséquemment, ces incitatifs devraient pousser les parlementaires à augmenter leur participation et à se positionner stratégiquement sur des enjeux de politiques publiques qui leur semblent saillants. Ici, l'outil législatif privilégié est le projet de loi privé (PLP). Le parlementaire en situation d'incertitude électorale sera particulièrement porté à utiliser cette avenue que ce soit comme outil publicitaire ou encore comme moyen de prendre position sur des enjeux importants pour ses électeurs. C'est ce que David Mayhew (1974) a appelé la « connection électorale » entre élu et électeurs. Deux sources de données sont mises à profit. D'abord, de données couvrant l'activité législative, les élections ainsi que les caractéristiques des parlementaires et des circonscriptions fédérales sont utilisées dans le cadre d'une analyse statistique. Ensuite, des entrevues individuelles auprès de parlementaires complètent le portrait. L'analyse suggère que les parlementaires fédéraux expriment de façon importante les intérêts et préférences de leurs électeurs en utilisant les PLP. Il y a par contre une certaine variance entre députés dans leurs façons d'intervenir au Parlement. L'analyse suggère également que la p
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».