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Enregistrement W3016984172 · doi:10.24908/iqurcp.14022

Grabbing Life by the Ballot: Creating an Effective Ballot through Design

2020· article· en· W3016984172 sur OpenAlexvenueno aff
Katharine McCoy

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Spaces through Art
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBallotPolitical scienceGovernment (linguistics)DemocracySecret ballotContext (archaeology)Public relationsPoliticsPublic administrationLawVotingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This presentation, reflecting a politics undergraduate thesis, will explore the design process behind the ballots that voters use in democratic elections around the world. Ballots are an inherently political objects, and in many cases, the most direct line of communication a citizen has to the government of their country. As such, the design of the ballot affects the legitimacy of higher level electoral and democratic institutions. This project argues that by co-opting the language of product design, a universal ballot design process would make more efficient ballots across the globe.
 
 Product design starts with a brainstorming stage that explores at the user, the goal of the object, and the context of its use to create an effective design. By applying these observations to the process of designing a ballot, each electoral commission can produce a more effective ballot. Currently there is no standardization for ballot design other than ensuring that electoral commissions tried to make it “friendly.” By examining cases of bad ballot design, it is possible to see what element of the design process was missed or misused to create a process that corrects for these mistakes. This project examines poorly designed ballots in Florida, Scotland, and Colombia to explore the large-scale effects these small design choices make, and how to fix them.

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 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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,208 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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