Analyse empirique de la participation aux élections provinciales du Québec 2018
Notice bibliographique
Résumé
Dans la recherche des facteurs qui peuvent expliquer la participation des individus au vote, plusieurs études empiriques ont montré de fortes relations entre les caractéristiques sociodémographiques et la participation électorale des individus. Ces études ont été menées en utilisant soit des données agrégées au niveau des pays ou des circonscriptions électorales, soit des données d’enquêtes individuelles. Chacun de ces types de données présente une faiblesse. Les données d’enquêtes individuelles contiennent parfois des informations peu fiables à cause des répondants qui peuvent fournir des informations erronées. Les données agrégées au niveau des pays, quant à elles, ne permettent pas de contrôler pour les caractéristiques de l’élection propre à une circonscription électorale. Pour pallier ces problèmes, ce travail s’est principalement basé sur la construction d’une base de données à partir des données administratives disponibles à des niveaux plus fins d’agrégation à savoir des sections de vote. L’agrégation a ensuite été amenée au niveau des bureaux de vote dans le but d’inclure les votes par anticipation. Pour les deux niveaux d’agrégation, les unités d’observation sont plus petites que celles des circonscriptions électorales. Ceci permet de contrôler les caractéristiques de l’élection propre à une circonscription électorale. Mesurée comme le pourcentage de la population inscrite ayant voté, je montre que la participation aux élections est expliquée par un certain nombre des caractéristiques sociodémographiques. Ceci étant, les conclusions documentées dans les études antérieures sont aussi valables lorsque l’unité d’analyse est le bureau de vote. Je montre aussi que le vote par anticipation a une contribution substantielle dans le vote total et que les facteurs qui expliquent une participation totale élevée dans les bureaux de vote diffèrent de ceux qui expliquent un taux de vote par anticipation élevé. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : vote, vote par anticipation, participation électorale, bureau de vote, caractéristiques sociodémographiques.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».