MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4252010929 · doi:10.1093/obo/9780199756223-0259

Electronic Voting Systems

2019· reference-entry· en· W4252010929 sur OpenAlexaboutno aff
Greg Vonnahme

Notice bibliographique

RevuePolitical Science · 2019
Typereference-entry
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet Traffic Analysis and Secure E-voting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic votingBallotVotingDisapproval votingCardinal voting systemsComputer securityBullet votingComputer scienceInternet privacyProxy votingStraight-ticket votingPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2001, Wand and colleagues published a paper titled “The Butterfly Did It” (see Wand, et al. 2001, cited under Voting System Neutrality) in which they argue that Palm Beach County’s butterfly ballot caused enough errors to decide the 2000 election for George W. Bush. The butterfly ballot also helped launch significant new research initiatives into voting systems and prompted new federal legislation through the Help America Vote Act of 2002, which served to modernize American voting systems. Along with Internet voting, these developments account for most contemporary research on electronic voting systems. Research on electronic voting systems is now at a crossroads. Much of the research following the 2000 election evaluated technology including lever and punch-card machines that are now largely obsolete (Stewart 2011, cited under History and Development of Voting Systems). Current and future research is moving in the direction of issues of security, Internet voting, ballot design, usability, efficiency, and cost of electronic voting systems. All voting systems in the United States today are electronic to a degree. Ansolabehere and Persily 2010 (cited under Empirical and Legal Evaluation of Voting Systems) identifies three discrete parts to voting systems: voter authentication, vote preparation, and vote management. Electronic voting technology can facilitate any of these steps. The term “electronic voting” is polysemous. Electronic voting (or e-voting) variously describes direct-recording electronic voting, electronic vote tabulation, or Internet voting among others. This document defines electronic voting as any voting system that uses electronic technology at any step in the voting process. Fully electronic voting systems use DREs (direct-recording electronic machines), in which ballots are electronically generated, prepared, and counted. Hybrid types of electronic voting are optically scanned ballots (precinct or centrally counted) or ballot mark devices (BMDs), which the voter completes manually and submits but is electronically counted. Electronic voting systems can also include Internet voting in which voters receive, prepare, and submit ballots online. The 2000 presidential election precipitated the most sweeping changes to voting systems, and we continue to see officials adopt new voting systems and Internet voting pilot programs, such as those in Estonia, Canada, Brazil, and Switzerland. Voting systems, particularly Internet voting, are a source of controversy in the United States and abroad. Debates over security and ease of use involve complex technologies and core democratic principles about the rights and responsibilities of citizens. Elections are also, at least in a narrow sense and especially in the United States, zero-sum. Only one person can hold an office, and any change in voting systems that helps one candidate or party necessarily harms the electoral prospects of others. At best, this leads officials to closely scrutinize new voting systems. At worst, it can lead to irreconcilable and unprincipled polarization over questions of voting technology. E-voting involves issues of technology, democratic participation, and electoral politics. This creates a rich environment for research on voting systems.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1410,128

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolitical ScienceMême sujetInternet Traffic Analysis and Secure E-votingTravaux en français237 207