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Enregistrement W2993796282 · doi:10.4324/9781315175805

Political Candidate Selection

2019· book· en· W2993796282 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Administration and Governance
Établissements canadiensDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsSelection (genetic algorithm)Political scienceComputer scienceArtificial intelligenceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The "secret garden of politics", where some win and others lose their candidate selection bids, and why some aspirant candidates are successful while others fail have been enduring puzzles within political science. This book solves this puzzle by proposing and applying a universally applicable multistage approach to discover the relationship between selection rules, selectors’ biases, aspirants’ attributes, and selection outcomes. Rare party and survey data on winning and losing candidates and insider views on what it takes to win a selection contest at multiple selection stages are compared and used to reveal the inner workings of the secret garden. With a primary focus on the British Labour party over several elections, the findings challenge many long-held assumptions about why some aspirant candidate types are successful over others and provides real-world and controversial solutions to addressing women’s and other marginalised groups’ descriptive underrepresentation. As such, it provides a much-needed fresh look at party selection processes and draws new conclusions as to why political underrepresentation occurs and should inform policies to remedy it. This text will be of key interest to scholars and students of gender and ethnicity in politics, political parties and candidate selection, and more broadly to the study of political elites, comparative politics, sociology, labour studies, gender, race, and disability studies, and to practitioners.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,621
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)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,305 · 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

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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