Politicians' social contacts and their effects
Notice bibliographique
Résumé
In the framework of this project, politicians in 13 countries will be surveyed about political representation (in a broad sense). The questions are diverse: about how politicians evaluate different types of public opinion signals, about politicians’ perceptions of political inequality, their opinion about mass media bias, their representational role perceptions, and so on. The countries involved in the study are: Australia, Belgium (Dutch-speaking and French-speaking regions analyzed separately), Canada, Czech Republic, Denmark, Germany, Israel, Luxembourg, the Netherlands, Norway, Portugal, Sweden, and Switzerland. This preregistration deals with one specific, experimental module of the project. The module builds on work about the socio-economic background of politicians, showing that politicians predominantly belong to—and have contact with—the better-off classes in society (see e.g. Carnes & Lupu, 2015). Research has suggested that this explains (at least in part) why the preferences of advantaged societal groups are represented better in political decision-making than the preferences of the disadvantaged: the preferences of better-off groups are more top of mind for politicians as a result of the skew in their personal background and social circles. Based on these ideas, in this module, we run a survey experiment where politicians are cued to think about their rich or poor social contacts (or no contacts at all). More concretely, politicians in the treatment groups are asked to enter the initials of three social contacts (either poor or rich). In the control group, politicians are not asked any question about their contacts at all. After the treatment, we assess politicians’ preferences regarding two socio-economic policy proposals. Thus, we test how the priming of social contacts with a specific background affects politicians’ political position-taking, which allows us to reason about what would happen if politicians had a more diverse social circle and, thus, if poorer citizens were more top-of-mind for them. As a test of the skew in politicians’ actual social class environment, we additionally test how easily contacts from the different groups come to mind (via time stamps), and we ask about what type of relation politicians have with their contacts from these groups.
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 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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,002 |
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 ».