Turnout and Voting Methods in the United States - How Shiny is the Shining City?
Notice bibliographique
Résumé
This presentation combines and applies principles from both political science and geographic information science in order to gain unique insights into electoral politics and voter turnout in the United States. Missouri is used as a case-study because it has a longstanding history as a political bellwether due to its unique position straddling the historic North/South and the contemporary East/West divide; in addition its socioeconomic background closely mirrors national averages. Since the United States leaves the method of voting a responsibility of the counties, there is a discrepancy in the types of technologies used. This can result in some electorates being more prone to faulty machinery, which in turn leads to errors at the ballot box. In order to effectively answer the question- what was the effect that varying voting methods had on the turnout in Missouri during the 2004 Presidential election? - a multi-disciplinary approach must be taken which applies both a qualitative background to provide context and a strong quantitative element to provide hard empirical results. In order to address the quantitative element, due to the spatial nature of the data being used, regular statistical analysis is not possible without inviting inherent errors. Instead a variety of spatial statistics will be used to help address the hypothesis that counties which have lower voter turnouts will have less reliable methods of voting.
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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 | 0,022 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».