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Enregistrement W4405346997 · doi:10.5539/jpl.v18n1p15

The New Electoral Marketplace and Voting: Conceptual and Empirical Insights

2024· article· en· W4405346997 sur OpenAlexvenueno aff
Gbensuglo Alidu Bukari, Mathew Lobnibe Arah, Thomas Prehi Botchway

Notice bibliographique

RevueJournal of Politics and Law · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Economy and Marxism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVotingEmpirical researchComputer scienceBusinessData sciencePolitical scienceEpistemologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper sets out to ascertain new electoral market for votes in the emerging democracies. It builds on earlier studies that tried howbeit in a limited way to explain the activities of political parties’ in African elections by extending the analysis to party identity, party branding and voting interface in Ghana. It interrogates the question: how does political brand identity influence voting behaviour? Drawing on in-depth interviews data and multiple strands of documentary analysis, it was established that political party identity and branding have little considerable influence on voting choices in Ghanaian elections. The results, show very little evidence to conceptually and empirically support the claim that party identity and branding have the propensity to influence voter choice from the perspective of the study participants. Based on the results, the paper concludes that voting behaviour in Ghana vary with policy choices, and more associated with mounting electoral-economic disequilibrium, given socio-economic constraints such as fluctuations in the market price of goods and services. Therefore, political parties should adopt appropriate policies and strategies, producing electorally competitive electoral market. This will seemingly produce a party identity, branding and voting during elections with the demand and supply voters.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
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