Political Economy Analysis of Voter Participation and Choices in National Elections in Ghana’s Fourth Republican Era
Notice bibliographique
Résumé
We analysed the determinants of voter participation (turnout), impairment of voter participation (spoiled or rejected ballots), and the outcomes (share of the total valid votes cast garnered by the victorious political party) in national presidential elections during the Fourth Republican era in Ghana. This analysis was undertaken based on meso-level statistical models, using district-level data of voters compiled from constituency-level data maintained by the Electoral Commission of Ghana, and district-level socio-economic characteristics derived from the 2010 and 2000 National Population Censuses conducted by the Ghana Statistical Service. In essence, we used data from two presidential elections in Ghana in 2000 and 2012 which could be directly aligned to data from the 2000 and 2010 national population censuses for district-level analysis using the concept of an average “district” voter. Our analysis indicated that the voter turnout was determined by a number of factors, the most important one being the population aged 15 over; the turnout decreases with increasing population. The impairment of voter participation, based on the proportion of the total votes cast attributed to spoiled ballots, was linked to the literacy rate with the spoiled ballots proportion declining with increasing literacy rate. The share of the total valid votes cast, obtained by the victorious party in a district, was influenced to a large degree by the proportion of the total number of citizens in a district belonging to the two biggest social/ethnic groups in Ghana, Asantes and Ewes, who predominantly voted in a countervailing manner for the parties that their political class elites dominate, the New Patriotic Party and National Democratic Congress, respectively.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».