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Enregistrement W4407419334 · doi:10.1017/s0007123424000929

Do Political Leaders Understand Public Opinion Better than Backbenchers?

2025· article· en· W4407419334 sur OpenAlexfundno aff
Stefaan Walgrave, Julie Sevenans, Frédéric Varone, Lior Sheffer, Christian Breunig

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Political Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaVlaamse regeringFonds Wetenschappelijk OnderzoekUniversität KonstanzUniversity of TorontoFonds De La Recherche Scientifique - FNRSSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPublic opinionPoliticsPolitical sciencePublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract How elected representatives think about public opinion affects the degree to which policies are congruent with the public’s policy preferences. This is especially true for politicians occupying leadership positions, their perceptions matter even more. Extant work concluded that politicians in general do not exhibit a high perceptual accuracy, but direct evidence of the relative accuracy of leaders’ perceptions of public opinion is missing. Drawing on surveys among politicians and citizens in four countries, this study examines the accuracy of the public opinion perceptions of leaders and backbenchers. Irrespective of how leadership is defined and operationalized – executive or party leadership, formal or informal leadership, current or past leadership – we find low perceptual accuracy levels among leading politicians. Compared to backbenchers, and although politicians themselves consider leaders to have a special nose for public opinion, leading politicians do not possess a special public opinion rating skill.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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