MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400791916 · doi:10.1515/9780228021780

Voting Online

2024· book· en· W4400791916 sur OpenAlexaboutno aff
Scott Pruysers, Zachary Spicer, Nicole Goodman, Helen A. Hayes, R. Michael McGregor

Notice bibliographique

RevueMcGill-Queen's University Press eBooks · 2024
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet Traffic Analysis and Secure E-voting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVotingComputer scienceBusinessPolitical sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an attempt to reverse declining rates of voter participation, governments around the world are turning to electronic voting to improve the efficiency of vote counts, and increase the accessibility and equity of the voting process for electors who may face additional barriers. The Covid-19 pandemic has intensified this trend. Voting Online focuses on Canada, where the technology has been widely embraced by municipal governments with one of the highest rates of use in the world. In the age of cyber elections, Canada is the only country where governments offer fully remote electronic elections and where traditional paper voting is eliminated for entire electorates. Municipalities are the laboratories of electoral modernization when it comes to digital voting reform. We know conspicuously little about the effects of these changes, particularly the elimination of paper ballots. Relying on surveys of voters, non-voters, and candidates in twenty Ontario cities, and a survey of administrators across the province of Ontario, Voting Online provides a holistic view of electronic elections unavailable anywhere else.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMcGill-Queen's University Press eBooksMême sujetInternet Traffic Analysis and Secure E-votingTravaux en français237 207