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Enregistrement W6959817296 · doi:10.11575/prism/3447

A matter of quality?: candidates in Canadian consituency elections

2010· other· en· W6959817296 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2010
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParliamentPoliticsQuality (philosophy)Test (biology)Outcome (game theory)OrthodoxyEmpirical evidenceGeneral election

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most students of Canadian elections emphasize the role of national campaigns in deciding the outcome of these elections. I challenge this orthodoxy as incomplete and argue that we need to pay more attention to who runs for Parliament. Without studying what happens in the constituencies and among the individuals who seek to become parliamentarians, we cannot fully understand the process of Canadian electoral politics. For that reason, I shine some light on the hundreds of individuals who run for Canada's Parliament during each general election. In doing so, I seek to identify the ways in which candidates might matter in Canada and then test a number of hypotheses related to their effect on Canadian elections. This study is the first empirical examination of the role candidates play in Canadian elections. I classify candidates as being either quality or non-quality based on their previous political experience and occupation. The American political science literature suggests that quality candidates are better candidates. They raise and spend more money; they attract more volunteers; and, they are more likely to win their elections. Testing this American concept on the 2004, 2006, and 2008 Canadian General Elections, I find that American findings hold true in Canada. Quality candidates, in contrast to non-quality candidates, are more strategic and nm when conditions are favourable. They also raise more money and perform better on Election Day, all else being equal.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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