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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 fourthgeneration 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,009

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; 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'étudeSans objet
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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