Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although American presidential campaigns are among the most closely followed events in the world, academic research tends to conclude that they are much less important for shaping election-day outcomes than broader economic conditions and more gradual socio-political trends. If so, then what campaigners do and say might be entertaining, but should rarely have a decisive influence on who wins the White House. Yet because academic studies typically treat presidential elections as singular events, surprisingly little research considers the entire universe of recent presidential elections. And because each campaign is presumed to follow only one strategy, single-election studies have surprisingly little to say about what relative difference those strategies might make on election day. This book aims to fill this gap. Drawing on internal campaign records and novel data sources covering every presidential election from 1952 through 2020, it identifies the Electoral College strategies for every major presidential campaign in the modern era, assesses how well those plans were executed, and illuminates what difference state-by-state allocations of candidate visits and television spending made on election day. Through this unusual perspective the book identifies broader contextual changes that define and divide these eighteen elections into three distinct eras. It shows how battleground states have been selected and contested in each of these eras and finds that presidential campaigns in the modern era have been consistently strategic, sophisticated, and effective. The book concludes that campaign strategies can still be pivotal for shaping Electoral College outcomes, even if their influence today looks somewhat different than in 1952.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,414 | 0,160 |
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 ».