Spatial Configuration of Key Parliamentary Constituencies in the Republic of Korea in the XXI Century
Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes electoral competition between key parties in the Republic of Korea. Although the electoral geography of RoK is atypical, the presence of an almost two-party system and the use of single-member districts allow for the analysis of competition in Korean elections in the same context as in more studied countries such as the United States, Canada, and New Zealand. We define the stably swing constituencies in 2000-2020’s, their location and factors of high volatility. The overwhelming majority of districts which regularly change their political orientation are located in the north of the country — Capital Region and Chungcheon — where high competition is observed in the largest cities. Electoral differentiation of urban agglomerations is complex and subject to the influence of multiple factors, but several patterns can be identified. A significant portion of swing constituencies are in this state due to their location in transitional zones between areas with high support for candidates from the conservative camp (center and far periphery of the city) and their opponents (suburban semi-periphery). The main factor of differentiation is the electoral divide between different generations of voters. In small cities, the electorate of the main parties balances each other out, resulting in these constituencies regularly changing their party orientation. Some constituencies in the center of Seoul have special significance for both parties, so political heavyweights traditionally run in them, attracting attention to their constituencies and making them swing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».