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Enregistrement W4404853361 · doi:10.1177/07591063241277063

Les sondages sont-ils tous égaux ? Modes d’administration et bases de sondage dans l’élection présidentielle américaine de 2020

2024· article· fr· W4404853361 sur OpenAlex
Claire Durand

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBulletin of Sociological Methodology/Bulletin de Méthodologie Sociologique · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé À l’aube de l’élection présidentielle américaine de 2024, il est essentiel de se pencher sur ce qui s’est passé en 2020. Cinquante-et-un instituts ou organisations ont conduit 222 sondages indépendants du 1er septembre jusqu’à la veille du vote, le 3 novembre 2020. Ces sondages ont présenté les plus grands écarts avec le vote depuis 1996 et la plus importante disparité entre les différents modes d'administration depuis 2008. Nous avons classé les sondages en trois catégories en fonction de leur mode d’administration et de leur base de sondage : mixtes, combinant plus d’un mode d’administration (16%), à mode unique utilisant une base aléatoire ou quasi-aléatoire (25%) et web utilisant un access panel (59%). L'analyse utilise des régressions locales pour visualiser l’évolution des appuis durant la campagne, puis des analyses multiniveaux pour valider statistiquement comment les diverses combinaisons de mode et de base de sondage influencent l’estimation de l’évolution des intentions de vote durant la campagne et du vote final. Les analyses révèlent que les sondages à sources d'échantillonnage aléatoires ou quasi-aléatoires (modes mixtes ou uniques) indiquaient une hausse initiale puis une baisse des intentions de vote pour Joe Biden alors que les panels web estimaient que l’intention de vote était stable. Par ailleurs, les sondages mixtes ont mené à une prédiction exacte du vote. Les analyses des dix derniers jours de campagne confirment globalement ces résultats. Les sondages mixtes et à mode unique quasi-aléatoire sont les plus précis. De plus, l'utilisation de multiples sources d'échantillonnage ou la pondération par scores de propension amènent également de meilleures estimations. Cette étude suggère que différents modes et sources d'échantillonnage rejoignent des segments variés de la population, et que leur combinaison mène à une meilleure estimation de la dynamique électorale. Les sondages web sur invitation, dominants dans l’espace médiatique, ont pu fausser la perception des électeurs. L'article appelle à une surveillance des méthodologies de sondage émergentes pour mieux comprendre leur impact et informer adéquatement la population de l’état de l’opinion publique.

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.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,205 · 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