Examining county-level factors of Democratic versus Republican shifts between 2016 and 2020 presidential elections in the U.S.
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Notice bibliographique
Résumé
This study examines factors influencing county-level Democratic vs. Republican shifting rates and their spatial patterns between the 2016 and 2020 U.S. presidential elections. We developed a flipping-potential measure, a standardized metric for comparing county susceptibility to change (not prediction), based on projected party switching timeframes and observed shifting rates. Shifting-rate analysis identified notable Democratic shifts in Colorado and the northeastern U.S., and significant Republican shifts along the Texas-Mexico border and in Arkansas. Flipping-potential analysis revealed Democratic counties with comparatively higher projected potential to flip red along the Texas-Mexico and Arkansas-Mississippi borders, and Republican counties with higher potential to flip blue in Colorado, Washington, and New York. Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) analysis determined which variable changes (2016–2020) most influenced these shifts. Results indicated that changes in third-party vote percentages and population density were most influential. Decreases in third-party votes largely benefited Democrats, while increased voter turnout favored Democrats in many counties.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle