Notice bibliographique
Résumé
The first people I want to recognize are the candidates and voters whom this research is about.Sometimes with quantitative research, it is easy to forget that the figures and plots we make represent their hopes and fears, desires, and intentions.Or, we plot their indifference and carelessness, which have consequences as well.This distance from their experience is especially the case for candidates, who pour months or years of their life into a career that demands an extraordinary amount from them.Political life has its rewards, to be sure, but it has high costs as well.Yet, we need someone to stand for office, and those that do so need to be held to account, but they also deserve our respect and recognition.No book springs up from nowhere, and different people inspired each turn in the path of this book.In more or less temporal order, I should thank Jason Kenney, whose campaign to bring visible minority Canadians into the Conservative party made me realize what an important part of electoral coalitions they are in Canada.Tim Uppal's experience in the 2011 election made it abundantly clear to me that even with the general rules of electoral politicslocal candidates don't matter much and ordinary people pay little attention -a minority candidate could still provoke an extraordinary reaction, both in terms of rejection and loyalty.André Blais' presidential address, and the "prize" of explaining visible-minority support for the Liberal Party made me think this was an academic project worth doing.At the first academic conference I attended, CPSA 2011, I saw Karen Bird present a candidate experiment that found no affinity effects between South Asian and other minority voters, which immediately caught my interest.My reading brought me to Paula McClain and Matt Barreto's work, which was my first serious introduction to Latino and African-American politics research.In a search for explanations, I read Paul Sniderman and discovered social identity theory,
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,466 | 0,303 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».