Are all Polls Equal? Analyzing the Polls of the US2020 election, a new Perspective
Notice bibliographique
Résumé
At the dawn of the 2024 American presidential campaign, it is not pointless to reassess what happened during the 2020 campaign. In that election, the polls have been the least accurate since 1996, with a notable disparity in results depending on the poll's mode of administration and sampling frame or source. Based on their methodology, the 222 national-level campaign polls were categorized as mixed-mode (16%), single-mode quasi-random polls (25%), and web opt-in polls (59%). Using local regression and multilevel analysis, the study revealed differences in campaign trends across categories. All the polls using random or quasi-random sampling indicated an initial rise in voting intention for Joe Biden followed by a decline until election day, while web opt-in polls showed his support as stable. Notably, mixed-mode polls provided an almost perfect election forecast. The poll estimates of the last ten days support these findings, showing higher accuracy within the mixed-mode and single-mode quasi-random polls compared to web opt-in polls.The study suggests that different modes and sources capture varying segments of the population, leading to more accurate polling. The results stress the need for academia, media, and pollsters to closely monitor the methodological diversification introduced in the 2020 election.
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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 | 0,033 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».