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Enregistrement W4398544468 · doi:10.7910/dvn/a1uglt

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

2023· dataset· en· W4398544468 sur OpenAlexaboutno aff
Alfred G. Cuzán

Notice bibliographique

RevueHarvard Dataverse · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransportation Planning and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCruiseCrashAeronauticsComputer scienceEnvironmental scienceEngineeringOceanographyGeologyProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the publication of Nannestad and Paldam ([1999] 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]. 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. Our approach suggests that the cost of ruling is the product of two country-specific constants: an exponential decay of spell functions and an invariant percentage change in votes between the ousting election and the mean winning vote that is independent of spell duration. Thus, our method comes close to matching the inductive law at the mean, but also accounts for its variability along the number of terms in a spell. Moreover, standardizing the loss relative to the mean win vote yields a more general measure that cuts across countries and types of government. We estimate that in most developed democracies the depth of the sink ranges between 15% and 25% below the mean win vote.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0080,003
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,006

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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