Candidate entry in a non-partisan context: Evidence from Indonesia
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Notice bibliographique
Résumé
Why do candidates enter an electoral contest? The Rational Model of Candidate Entry offers a parsimonious explanation focusing on the probability of victory, the benefit of holding office, as well as campaign costs. Quality challengers enter when there is a high probability of victory, while long-shot races attract amateurs. In most contexts, the presence of parties makes it difficult to disentangle candidate decisions from organizational recruitment strategies. To test the basic assumptions of the Rational Model of Candidate Entry, this Research Note examines candidate entry decisions in Indonesia's Regional Representative Council ( Dewan Perwakilan Daerah, DPD), the world's largest elected non-partisan assembly. An analysis of constituency-level candidate lists in all four DPD elections indicates that entry decisions are affected by the perceived probability of victory, with fewer candidates entering in constituencies with a more concentrated vote in the previous election. Potentially winnable DPD races attract a greater number of experienced challengers, partisan amateurs, and non-partisan amateurs. Only the number of non-partisan amateur candidates consistently correlates with socio-demographic variables, further underlining the importance of electoral context for ambitious, politically savvy elites. The findings affirm the broad applicability of the Rational Model and spotlight Indonesia's often-overlooked DPD as a venue of strategic behaviour.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle