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Enregistrement W4200513534 · doi:10.1017/9781108877428

The Power of Polls?

2021· book· en· W4200513534 sur OpenAlexaffabout
Jason Roy, Shane Singh, Patrick Fournier

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2021
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversité de MontréalWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSophisticationOpinion pollVotingAffect (linguistics)Work (physics)Political sciencePublic opinionPower (physics)General electionPoliticsPublic administrationSociologySocial scienceLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public opinion polls have become increasingly prominent during elections, but how they affect voting behaviour remains uncertain. In this work, we estimate the effects of poll exposure using an experimental design in which we randomly assign the availability of polls to participants in simulated election campaigns. We draw upon results from ten independent experiments conducted across six countries on four continents (Argentina, Australia, Canada, New Zealand, the United Kingdom, and the United States) to examine how polls affect the amount of information individuals seek and the votes that they cast. We further assess how poll effects differ according to individual-level factors, such as partisanship and political sophistication, and the content included in polls and how it is presented. Our work provides a comprehensive assessment of the power of polls and the implications for poll reporting in contemporary elections.

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)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,368
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,368
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,235 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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