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Enregistrement W3015893541 · doi:10.1177/0032321719895428

Electoral Systems and Policy Congruence

2020· article· en· W3015893541 sur OpenAlexaff
Benjamin Ferland

Notice bibliographique

RevuePolitical Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCongruence (geometry)LegislatureRepresentation (politics)Proportional representationElitePublic policyGovernment (linguistics)Political scienceSurvey data collectionPublic economicsPublic administrationEconomicsPoliticsSocial psychologyPsychologyDemocracyLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many studies examined the state of citizen-elite congruence at the party system, legislative and government stages of representation. Few scholars examined, however, whether citizen preferences are adequately represented in enacted policies. The article addresses this gap in the literature and examines the role of electoral systems in fostering citizens-policy congruence. Building on studies of government congruence and responsiveness, we expect levels of policy congruence to be greater under majoritarian electoral systems than under proportional representation electoral systems and as the number of parties in government decreases. In order to test these expectations, we make use of data from the International Social Survey Programme and examine the proportions of respondents whose preferences are congruent with government levels of spending in eight major policy domains. Overall, the results do not support our expectations and indicate that levels of policy congruence are similar across electoral systems and government types. In line with recent works on electoral systems and representation, our findings support the claim that majoritarian and proportional representation electoral systems both have mechanisms which allow governments to represent their citizens similarly.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,283 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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