Centralized or decentralized personalization? Measuring intra-party competition in open and flexible list PR systems
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.
Notice bibliographique
Résumé
This article offers a comparative analysis of electoral intra-party competition in four countries – Belgium, the Czech Republic, Finland and Luxembourg – based on an original data set of 79,621 candidates and 3150 party lists covering the last quarter century (1994–2017). We use two measures to describe the nature of intra-party competition over time, across countries and across party lists: a Gini coefficient and a measure of the effective number of candidates. First, in terms of change over time (personalization) – contra the presidentialization thesis – there is no concentration of intra-party competition around a few leaders over time. Second, in terms of the dynamics of concentration of votes (personalized politics), the results suggest a move beyond the clear-cut divide found in the literature between centralized and decentralized forms of personalized politics. Instead, personalized politics is best described by the concept of ‘elitization’, meaning the concentration of most votes on a medium-sized group of candidates (5–10 per lists). Finally, three sets of factors condition intra-party electoral competition: the electoral rules organizing preference votes, the level of elections (European, national and regional) and the presence on the party lists of incumbent politicians (party leaders, ministers and parliamentarians).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle