Temporary Disenfranchisement Revisited: A Report from the 2023 Montréal Replication Games on the Robustness of Recent Findings in the APSR
Notice bibliographique
Résumé
Leininger et al. (2023) study the political consequences of temporary disenfranchisement. Taking advantage of differentiated voting elegibility thresholds applying in different elections in Germany, they analyze how first-time voters react when losing eligibility in a follow-up election. They exploit this setting in a difference-in-differences design using panel data. They find that temporary disenfranchisement decreases perceived external efficacy by 0.19 points on a five-point Likert scale and satisfaction with democracy by 0.14 points. Both results are statistically significant at the five-percent level. In contrast, internal efficacy and political interest remain unaffected by the treatment, and regaining voting eligibility is not associated with statistically significant changes in respondents' attitudes. This report focuses on the computational reproducibility and robustness replicability of these findings. To assess the paper's reproducibility, we first attempt to reproduce the paper's estimates and figures using the author's replication materials. In a second step, we perform several robustness checks by means of alternative difference-in-differences specifications using coarsened exact matching and entropy balancing, and a closer examination of panel attrition. Overall, we find complete reproducibility of the original replication materials. Our robustness checks confirm the sign congruence and significance of coefficients reported in the original paper. We raise the issue of potential bias due to differential panel attrition rates between treated and untreated respondents.
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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 | 0,068 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».