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Enregistrement W4308452352 · doi:10.1177/20578911221130945

Candidate entry in a non-partisan context: Evidence from Indonesia

2022· article· en· W4308452352 sur OpenAlexaff
Nathan W. Allen

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Comparative Politics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Studies and History
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCONTESTVictoryContext (archaeology)AmateurPolitical sciencePoliticsPublic administrationLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
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