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Enregistrement W3082010910 · doi:10.1177/1354068820953527

Electoral incentives to coalition formation in multiparty presidential systems

2020· article· en· W3082010910 sur OpenAlexaff
André Borges, Mathieu Turgeon, Adrián Albala

Notice bibliographique

RevueParty Politics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitics and Society in Latin America
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesFundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal
Mots-clésCabinet (room)Presidential systemLegislatureIncentivePolitical scienceElectoral reformPolitical economyPublic administrationProportional representationElectoral systemEconomicsPublic economicsMicroeconomicsPoliticsLawDemocracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coalition theories of presidential regimes have frequently assumed that coalition formation is a mostly post-electoral phenomenon. We challenge this view by showing that pre-electoral bargaining shapes to a substantial extent minority presidents’ disposition to cooperate with the legislature by forming a majority cabinet. Examining a dataset of pre- and post-electoral coalitions from 18 Latin American countries, we find that majority coalition cabinets are more likely to occur when elected presidents form pre-electoral coalitions (PECs), to the extent that pre-electoral agreements create stronger incentives for cooperation, by relying on a broader set of rewards than any post-electoral agreement. Moreover, we find that the likelihood of majority coalition formation increases as the share of PEC seats increases, thus reducing the need to engage in post-electoral bargaining. Our findings carry important implications for the study of cabinet formation in presidential regimes by introducing pre-electoral agreements as a key determinant of cabinet formation.

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)0,045
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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