How Much of Electoral Politics Is in the District? Measuring District Effects on Party Support
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The electoral district is the fundamental unit of representation in single- and multi-member electoral systems, yet most research shows little interest in district effects on election outcomes, focusing instead on national and individual factors. This is problematic as parties and candidates often put a great deal of effort into district-based campaigns. How, then, can we best capture district effects on party support? We propose a new method using official election returns and geospatial techniques. The result is a measure of how much of a party's vote share is explained by district effects. Using data from the 2006–2019 Canadian federal elections, we find that, on average, 6 to 10 per cent of the variation in a party's vote in Canada is explained by district effects. While district effects on party support are trivial for some districts, in others they account for more than 80 per cent of the variance in party vote shares. The effect of districts on party support is composed, in part, of electoral context, province, socio-economic factors and district campaign intensity. Importantly, the size and sources of district effects on party support vary across parties, suggesting heterogeneity. The benefits of our approach are threefold: (1) it is cost-effective, (2) it can be easily replicated in any setting—past or present—where districts are relevant electoral units and where districting is nonpartisan, and (3) it is responsive to differences in district composition and parties’ campaign effort.
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 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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».