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Enregistrement W4317368653 · doi:10.1093/oso/9780192894137.001.0001

Voters Under Pressure

2022· book· en· W4317368653 sur OpenAlexaff
Ruth Dassonneville

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVotingArgument (complex analysis)Volatility (finance)Positive economicsGroup decision-makingEmpirical evidencePolitical scienceEconomicsEconometricsPoliticsLawEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In many established democracies, vote choices are growing more volatile over time. This book assesses how changes in voters’ decision making process have contributed to this change. The first part of the book examines the evidence for the claim that the increase in volatility results from a shift in weight from long-term to more short-term determinants of the vote choice. This overview and the analyses that are presented highlight the limitations of existing theories of electoral change and call for novel explanations for voter volatility. The second part of the book makes the argument that group-based cross-pressures are an important source of volatility. Such cross-pressures, that results from the fact that citizens’ socio-demographic characteristics and group-memberships pull them in different partisan directions, imply voters’ decision making process lacks constraint, ultimately making the vote choice more volatile. The book tests this argument by means of longitudinal election survey data from eight established democracies, which allows tracing changes in the vote choice process since the 1950s. The over-time increase in levels of group-based cross-pressures provide a first indication of their importance for explaining over-time changes in voting behaviour. The empirical analyses that are presented next provide more evidence that is in line with this theoretical argument. The results show that group-based cross-pressured voters are less likely to be partisan, are less guided by short-term determinants when choosing a party, make their vote choice later and switch parties more. Analyses that make use of panel survey data confirm these key findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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