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Enregistrement W3124481863 · doi:10.13140/rg.2.2.14863.02723

Rematch: Islamic Politics, Mobilization, and the Indonesian Presidential Election

2019· article· en· W3124481863 sur OpenAlexaff
Dimitar D. Gueorguiev, Kai Ostwald, Paul Schuler

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndonesianCONTESTConservatismIslamPoliticsPolitical sciencePolitical economyPresidential electionMobilizationPresidential systemEconomicsLawHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indonesia’s 2019 presidential election brings a rematch between incumbent Joko Widodo and Prabowo Subianto, though against a backdrop of increasingly active conservative Islamic movements. Analyses of this contest — as well as of contemporary Indonesian politics more generally —are often based on assumptions around which constituencies matter and which political fact ions they support. This paper examines those assumptions using an original dataset of fine-grained returns and census data, including a latent variable to capture the independent effect of Islamic conservatism. We find that conservative Muslim areas overwhelmingly supported Prabowo in 2014, but turned out in relatively low numbers. By contrast, rural poor areas turned out heavily for Widodo. This suggests that the conservative vote was under-mobilized and has a greater electoral potential than previously demonstrated. Given the recent mobilization by conservative segments in society, observers should be prepared for significant shifts in the Indonesian electorate in 2019 and beyond.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2019
Routes d'admission1
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