Modèles de carrières dans les systèmes multi-niveaux. Une 'survival analysis' des carrières politiques en Catalogne, au Québec, en Écosse et en Wallonie.
Notice bibliographique
Résumé
With the process of regionalisation in formerly unitary democracies, there is a renewed interest for conceptual and empirical studies on political careers. Not only in new federal political systems, but also in established federations. Yet, critical questions remain unsolved on both methodological and empirical aspects. This proposal seeks to provide original answers based on a comparative analysis of four regions from established and new federal systems: Catalonia in Spain, Quebec in Canada, Scotland in the UK and Wallonia in Belgium. The paper proceeds in two stages. From a methodological view, even though current research analyse individual trajectories, they do not take individual careers but predominantly inter-territorial movements as the unit of analysis. This paper demonstrates that an individual approach – following every single trajectory over time and across territories – is a better unit of analysis to uncover all career patterns. Based on a “survival analysis” of 2.443 careers, a quantitative analysis tests several hypotheses to explain the variations in career patterns across regions. Two covariates of interest are more particularly tested: the effect of former regional/national experience on political career; the differences of survival rates at the regional and national levels between regionalist and national parties.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».