Quantitative Analysis of the Latent Structures underlying Political Preferences, Attitudes and Values and Voter Clustering in Europe
Notice bibliographique
Résumé
Claessens et al. (2020, p. 1) theorized that the foundations of political preferences could be based on evolution. Two perpetual fitness trade-offs in human evolution, relating to cooperation and norm-conformity, are reflected in two-dimensional factor spaces often found to be underlying political preferences. Therefore, they suspect them to be universal (Claessens et al., p. 2). Ashton et al. (2005) performed principal component analysis (PCA) on samples from the United States, Canada, Hong Kong, and Ghana to assess the persistence of a two-dimensional space and found structures that could be interpreted as “cooperation” and “conformity” for Canada, Wales, and Hong Kong, however not for Ghana. Research by Jones et al. (2021) provides methods to test for generalization of a factor space in another country. So far unpublished research at Cambridge (Ackland, 2022) found factors interpretable as a cooperation and a conformity dimension in Germany and the Netherlands, however not in Hungary and Italy. Furthermore, it identified voter clusters in these factor spaces. Research covered by this preregistration attempts to determine the structures underlying political preferences in Europe and assess their similarity. In a second step, voters are clustered within these structures and the traits exhibited by those clusters are compared within and across borders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».