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Enregistrement W3175003902 · doi:10.4000/eccs.3874

Promises, Promises: Assessing the Liberals’ Electoral Reform Agenda

2020· article· en· W3175003902 sur OpenAlexaffabout
Tamara A. Small

Notice bibliographique

RevueÉtudes canadiennes / Canadian Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPledgePolitical sciencePublic administrationVotingCommissionLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite bold proclamations, the 2015 election was not the last federal election to use the first-past-the post (FPTP) voting system. Reforming Canada’s voting system was a key plank of the Liberal Party’s 2015 platform. From the process to the outcome, the attempt to reform FPTP by the Trudeau government was widely panned. However, the promise to end FPTP was actually one of nine election promises made by the party in their platform. This paper assesses the Liberal’s electoral reform agenda between 2015-2019. Using the pledge method, it explores the complete set of election promises made. In the pledge method, the researcher identifies the pledges made in the election platform and then examines the record of government action in order to determine how many have been fulfilled. This analysis features a detailed assessment of voting system reform, the Electoral Modernization Act and the Leaders’ Debates Commission. This broader approach shows that the Liberals were successful in meeting their electoral reform goals. Of the nine promises made, the Liberals kept six and made considerable progress on two others. Only one promise was broken. While the Trudeau Liberals probably deserve much of the ire they received by breaking their voting reform promise, the 2019 federal election was remarkably different from 2015 in terms of the rules of the electoral game.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0160,012
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,343
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
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