Searching for Electoral Irregularities in an Established Democracy: Applying Benford’s Law Tests to Bundestag Elections in Unified Germany
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates electoral irregularities in the 1990 to 2005 Bundestag elections of unified Germany. Drawing on the Second-Digit Benford Law (2BL) by Mebane (2006), the analysis consists of comparing the observed frequencies of numerals of candidate votes and party votes at the precinct level against the expected frequencies according to Benford’s Law. Four central findings stand out. First, there is no evidence for systematic fraud or mismanagement with regard to candidate votes from districts where fraud would be most instrumental. Second, at the state level (Bundesland), there are 51 violations in 190 tests of the party list votes. Third, East German states are not more prone to violations than Western ones. This finding refutes the notion that the East’s more recent transition to democracy poses problems in electoral management. Fourth, a strong variation in patterns of violation across Bundesländer exists: states with dominant party control are more likely to display irregularities. The article concludes by hypothesizing and exploring the notion that partisan composition of nominees involved in the counting may produce a higher likelihood of violation and be a cause of Länder variation. This may especially be the case when a party dominates in a Bundesland or opponents to the former socialist regime party are involved in the counting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».