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Enregistrement W4388813142 · doi:10.1080/17457289.2023.2281388

A cruise-and-crash model of the cost of ruling

2023· article· en· W4388813142 sur OpenAlexaboutno aff
Alfred G. Cuzán, Richard J. Heggen

Notice bibliographique

RevueJournal of Elections Public Opinion and Parties · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpellPoliticsDemocracyState (computer science)Law and economicsPolitical scienceLawEconomicsSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the publication of Nannestad and Paldam ([1999]. “The Cost of Ruling. A Foundation Stone for Two Theories,” University of Aarhus, Denmark. Working Paper No. 1999-9. http://www.martin.paldam.dk/Papers/Gamle/Cost-of-ruling.PDF.) on the cost of ruling, their finding that incumbents lose votes in the order of 2 to 3 percentage points per term has gained the status of something like an “inductive law” of politics (Budge [2019]. Politics. A Unified Introduction to How Democracy Works. Abingdon/Oxon/New York: Routledge, 2019). We suggest that this generalization conjures up an inaccurate image, that of a gradual reduction of a ruling party’s vote over the course of an incumbency or “spell.” Our own analyses of national and state or provincial elections in Australia, Canada, Germany, and the United States demonstrate that this interpretation is not correct. Instead, while they remain in office the ruling party cruises along, averaging more or less the same share of the vote election after election, until they fail to win another term, at which point all or nearly all of the cost of ruling, like a balloon payment on a loan, comes due. Moreover, on average the magnitude of the loss is independent of the length of their stay in office. This means that a long incumbency confounds the expectations fostered by the “inductive law” because the overall loss – which we find to be reasonably constant across a wide spectrum of data sets – divided by a spell length exponentially distributed from one to many terms cannot be a constant. Nannestad and Paldam's assertion of 2.25 percentage points per term vote loss is at best a description of a mid-range value.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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