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Enregistrement W4414007621 · doi:10.51644/uhwt5404

Summary of Waterloo Region Vote Intention, Spring 2021

2021· report· en· W4414007621 sur OpenAlexaboutno aff
Simon Kiss, Andrea M. L. Perrella, Anthony Piscitelli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpring (device)GeographyComputer scienceCartographyPsychologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Headline Findings 1. Liberals lead in Waterloo Region in spring, federally and provincially. Federally, 28% of all respondents and 49% of all decided respondents said they would vote Liberal. The latter number is an increase of 11 percentage points over the Liberals’ 2019 results in Waterloo Region. 2. Provincially, the Liberals lead, but the the gap was much smaller. 22% of all respondents said they would support the Liberals compared to 18% for the PCs. This rose to 33% for decided voters for the Liberals and 29% for the PCs. This gap is just within the study’s margin of error 3. Share of 2019 Liberal voters who approved of Justin Trudeau’s handling of the pandemic was 13 percentage points higher than the share of 2018 PC voters who of Doug Ford’s handling of the pandemic (73% versus 60%) (see Tables 2 and 4). Trudeau had better evaluations from his most recent voters than Ford did. 4. Controlling for past federal and provincial votes, approval of handling the pandemic was a significant predictor of whether a voter would vote for both parties (see Tables 5, 6) 5. Conclusion: The Trudeau government’s handling of the pandemic helped its political standings and the Ford government’s handling of the pandemic hurt its chances in Waterloo Region. 6. Waterloo Region is an important bellwether set of ridings in Ontario. Table 8 and 9 show the number of ridings since 2003 in provincial and general elections that have returned members whose party formed the government.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,738

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,013

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,274 · 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
Publié2021
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Résumé présentoui

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