Bi- Partisanship a Double-Edged Sword in Western Liberal Democratic Governance
Notice bibliographique
Résumé
In 2023, the American Congress had one of the lowest bi-partisan voting scores in history, with over 80% of votes split along ideological lines. Political polarisation has paralyzed legislative enactments and has ruined the unity of western liberal democracies, therefore, a study into bipartisanship, its catalysts, and its determinants is essential to maintain our democratic institutions. Throughout this study, we study bipartisanship through a process of triangulation, using a mix of qualitative and quantitative approaches. This will include the use of voting records, polling, and survey data to seek out a measure of bipartisanship. We will use case studies and the rules of our institutions to explain why bi-partisanship has receded recently and then look at media and speech rhetoric to look at how bi-partisanship is framed in the public eye and their opinions on cross-party collaboration and its subsequent effect on bi-partisanship within legislative bodies. A series of factors can be attributed to the lack of bipartisanship in our deliberative chambers. Through studies held in the United States of America, findings and studies have concluded that a large reason for such political polarization is an assumed over exaggeration of policy differences, a re-alignment of party intentions, misinformation, fact-checking, and electoral incentives. On the contrary, aides for bi-partisanship can include such factors as: fact-based reporting, education initiatives, civil discourse, open primaries, ranked-choice voting, economic recovery acts, and external threats to a nation's sovereignty or freedoms. Findings on the factors affecting bipartisanship seem paradoxical. Whilst floor transparency increases partisan theatrics, open committee hearings tend to lower political posturing. Therefore, we intend to find out how to maximize cordiality, respect, and of course, bipartisanship between ideological lines.
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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 | 0,019 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,028 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».