The Sensitivity of the U.S. Presidential Election to Coordinated Voter Relocation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
U.S. presidential elections are determined by the Electoral College. In all but two states, a statewide winner-take-all system for electors can lead to decisive outcomes based on narrow victories in key states. Small groups of voters can significantly impact results, not only through turnout but also through a less-explored mechanism: the strategic relocation of a relatively small number of dedicated voters across state lines. The extent to which election outcomes are sensitive to such coordinated movements has not been thoroughly investigated. We introduce an analytical framework that integrates forecasting, simulation, and optimization to identify these pivotal voter shifts. Our findings show that small-scale relocations can meaningfully alter election probabilities under a range of parameter settings and polling data sources. Furthermore, we examine how the optimization-based recommendations align with actual election results, demonstrating that the suggested movements would have been beneficial in the 2024 U.S. presidential election—even when based on pre-election data. Given the remarkably small number of individuals required and the fact that electoral residency in many states can be established within about a month, our results have direct implications for policymaking and campaign strategy. Moreover, they highlight new opportunities for applying operations research methods to political science. History: Accepted by Alice E. Smith, Editor-in-Chief. Funding: This work was supported by an Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada Discovery Grant. Supplemental Material: The software that supports the findings of this study is available within the paper and its Supplemental Information ( https://pubsonline.informs.org/doi/suppl/10.1287/ijoc.2024.0990 ) as well as from the IJOC GitHub software repository ( https://github.com/INFORMSJoC/2024.0990 ). The complete IJOC Software and Data Repository is available at https://informsjoc.github.io/ .
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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