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Enregistrement W3112412808 · doi:10.5509/2020934759

Singapore’s Pandemic Election

2020· article· en· W3112412808 sur OpenAlexaffvenue
Steven Oliver, Kai Ostwald

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in Asia
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpposition (politics)Political economyPolitical scienceCredibilityDemocratizationPoliticsVotingDemocracyGeneral electionDemographic economicsEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Singapore's 2020 general election was held amidst the most serious public health and economic crises in the country's history. Despite expectations that these parallel crises would precipitate a flight to safety and result in a strong performance by the dominant People's Action Party (PAP), the ruling party received its third-lowest popular vote share (61.2 percent) and lowest-ever seat share (89.2 percent) since independence. This article engages explanations for the unexpected results and argues that the vote swing against the PAP was enabled by a hitherto largely overlooked factor: the 2020 election included two opposition parties that could credibly compete with the PAP on the valence considerations that drive voting behaviour in Singapore, giving voters a perceived safe alternative to the PAP at the constituency level. Quantitative tests support the notion that party credibility—rather than demographic factors, incumbency advantages, Group Representation Constituencies, or assessments of the PAP's fourth- generation leaders—best explains variation in the vote swing against the PAP. Ultimately, the results suggest that the PAP's monopoly on party credibility is no longer assured, thus portending greater opposition competitiveness and pressure against the PAP in future elections. Nonetheless, the PAP's dominance remains intact and there is little evidence of a general appetite among the electorate for a non-PAP government, suggesting the likelihood of smaller course corrections rather than major steps towards democratization in the coming years.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
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)0,0010,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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