Sosiodemografisten ja sosioekonomisten tekijöiden vaikutus äänestysaktiivisuuteen \nSuomessa: Eurovaalit 2019
Notice bibliographique
Résumé
Eurovaalien äänestysaktiivisuus on laskenut ensimmäisistä eurovaaleista lähtien. Tässä tutkimuksessa tarkoitukseni on selvittää, miksi eurovaaleissa jätetään äänestämättä. Olen kiinnostunut myös siitä, mitkä sosiodemografiset ja sosioekonomiset tekijät vaikuttavat äänestämättä jättämiseen Suomen eurovaaleissa. Jotta voin sanoa, miksi äänestämättä jätetään juuri eurovaaleissa, vertailen vuoden 2019 Suomen eurovaaleja vuoden 2019 Suomen eduskuntavaaleihin. \n \nTein tutkimuksen hyödyntämällä aiemmasta kirjallisuudesta löydettyjä syitä, tutkimalla Eurobarometreja sekä Tilastokeskuksen rekisteriaineistoja suomalaisten äänestyskäyttäytymisestä. Aiemmasta kirjallisuudesta keskeiseksi nousi teoria toisen asteen vaaleista. Lisäksi löysin eurobarometreista erilaisia vaalikohtaisia syitä, jotka vaikuttavat äänestysaktiivisuuteen. Tutkimusmenetelmänä käytin kuvailevaa kvantitatiivista tutkimusta, jossa vertailin vuoden 2019 eurovaalien ja eduskuntavaalien sosiodemografisia ja sosioekonomisia tekijöitä. Näitä ovat ikä, sukupuoli, koulutus sekä tulotaso. \n \nTutkimuksen tulokset mukailevat pääosin aiemman kirjallisuuden tuloksia. Eurovaaleissa tärkeimmiksi äänestämättä jättämisen syiksi nousee vaalien kiinnostamattomuus, tiedon puute Euroopan unionista sekä tunne yhden äänen riittämättömyydestä. \n \nTutkimuksessa sain selville, että sosiodemografisilla sekä sosioekonomisilla tekijöillä on selkeä yhteys äänestämiseen myös eurovaaleissa. Alhainen koulutustaso, nuori ikä, sekä alhainen tulotaso ovat tekijöitä, joiden takia äänestämättä jätetään eurovaaleissa todennäköisimmin. Nuoret miehet äänestävät huomattavasti vähemmän kuin saman ikäiset naiset. Tilanne kääntyy toisinpäin äänestäjien iän yltäessä yli 50 vuoteen. \n \nÄänestysaktiivisuudessa voidaan huomata joitakin eroja, kun verrataan eduskuntavaalien ja eurovaalien äänioikeutettujen sosiodemografisia ja sosioekonomisia tekijöitä. Molemmissa vaaleissa korkea ikä, korkea koulutus sekä korkea tulotaso nostavat äänestysaktiivisuutta. Toisen asteen koulutuksen käyneet äänestävät melko usein eduskuntavaaleissa verrattuna siihen, miten usein he äänestävät eurovaaleissa. Eduskuntavaaleissa äänestysaktiivisuus nousee tasaisesti tulotason noustessa ylöspäin, mutta eurovaaleissa äänestysaktiivisuus kääntyy nousuun vasta aivan ylimmissä tuloluokissa. Miesten ja naisten äänestysaktiivisuus erot ovat eurovaaleissa pienempiä kuin eduskuntavaaleissa.
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 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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,080 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».