The 2019 Canadian Election Study: A Mode Comparison in Electoral Studies
Notice bibliographique
Résumé
Election surveys provide information about voters' attitudes and behaviours during a given pre- and postelectoral campaign. Despite years of research about the benefits and downfalls of utilizing online, nonprobability panels rather than more traditional probability methods, the question of which method is most appropriate for cost-conscious, rigorous research still needs to be answered. Online methods have clear advantages, including lower costs and the ability to interview more respondents quickly. However, there is still a hesitation to trust the accuracy of estimates returned from data gathered through non-probability methods. In this paper, we explore this question in detail by comparing a medium-sized probability telephone survey (n = 4,021) with a large-scale, online non-probability sample survey (n = 37,822), both conducted as part of the 2019 Canadian Election Study (CES). We focus on assessing which survey returns a more accurate estimate of Canadians’ characteristics and attitudes, taking into account mode and sample size considerations. To facilitate fair and targeted comparisons, we use two techniques— propensity score matching and bootstrapping—to evaluate the issues of sampling design and mode separately. We then consider whether size alone is a valuable benefit in favour of the online mode. Our findings reveal that when considering the effect of mode alone, estimations from the online survey are more accurate in predicting intentions to participate and vote choice. When considering the effect of sampling, the results confirm the precision of the online estimates in a Canadian election study. We also find that, regarding attitudes, the online sample is more consistently unbiased when predicting support for immigration. We ultimately conclude that adopting an Internet-only survey for Canadian electoral studies is a wise choice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».