Sprikende flertall? Samsvar mellom stemmegivning og representasjon i ti land
Notice bibliographique
Résumé
Både i 2005 og i 2009 ble det dannet regjeringer med bakgrunn i stortingsflertall som baserte seg på færre velgere enn det opposisjonen på Stortinget baserte seg på. Slike parlamentsflertall har blitt betegnet som sprikende flertall. Hvilke kriterier som bør ligge til grunn for å kunne si at vi har å gjøre med et sprikende flertall, kan allikevel være noe usikkert. I tillegg har det vært uvisst hvor utbredt slike flertall er, og hva det er som gjør at slike flertall oppstår. For å få klargjort hva sprikende flertall er, blir det i denne masteroppgaven foretatt en begrepsfesting av forskjellige kombinasjoner av ulike typer flertall og mindretall som kan oppstå når stemmeandeler konverteres til parlamentsandeler Disse begrepene har grunnlag i tidligere teori som, foruten sprikende flertall, har dreid seg om fortjente flertall, fabrikkerte flertall, spuriøse flertall, naturlige mindretall og kunstige mindretall. Det blir deretter vist at sprikende flertall har vært helt vanlige i Norge, Storbritannia, Canada, Irland og Spania, mens det ikke blir funnet noen slike flertall når valg og regjeringsdannelser i Danmark, Sverige, Island og Nederland blir undersøkt. I tillegg blir det funnet ett sprikende flertall når det gjelder Tyskland. Til slutt blir det gransket hvorfor sprikende flertall oppstår. Da fremkommer det at sprikende flertall kan årsaksforklares med disproporsjonale valgresultater, men at selv liten grad av disproporsjonalitet kan føre til sprikende flertall når størrelsen på stemmeandelene til regjering og opposisjon er bortimot jevnstore.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,019 |
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 ».