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Enregistrement W7128139598

Σφάλματα δημοσκοπήσεων: αιτίες και αντιμετώπιση

2025· article· W7128139598 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMathematics
ThématiqueSurvey Sampling and Estimation Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollingLegitimacyContext (archaeology)Transparency (behavior)Presidential systemWeightingSocial mediaSurvey data collection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis explores the recurring phenomenon of polling inaccuracies, or "polling misses," in election forecasting, examining the systemic, methodological, and behavioral factors contributing to these failures. It begins by establishing the historical context and evolution of election polling, highlighting its critical role in modern democratic processes, media narratives, and campaign strategies. Despite significant advancements in survey technology—from telephone-based to digital and multi-mode platforms—recent elections such as the 2016 U.S. presidential election, the Brexit referendum, and the 2018 Quebec provincial vote have demonstrated notable inaccuracies that challenge the reliability and legitimacy of polls. Central to the analysis is an investigation of the structural vulnerabilities inherent in polling methods, including sampling errors, nonresponse bias, coverage gaps, and inadequate weighting procedures. It underscores the challenges posed by rapidly evolving communication habits and demographic shifts, illustrating how these factors systematically exclude or misrepresent key voter segments, thus skewing poll results. Additionally, the thesis identifies psychological phenomena such as social desirability bias, the "shy voter" effect, late-decider volatility, and the "bandwagon effect," emphasizing their roles in distorting polling accuracy. Through detailed case studies—including notable polling failures in the United States, the United Kingdom, Quebec, and Australia—the thesis demonstrates that polling misses rarely result from isolated errors but rather from a complex interplay of methodological shortcomings and dynamic voter behaviors. It critically assesses contemporary methodological innovations designed to mitigate these errors, such as Multilevel Regression with Post-stratification (MRP), hybrid sampling designs, adaptive fieldwork, and real-time weighting adjustments. The research ultimately advocates for a dual approach: continual methodological refinement paired with heightened transparency and ethical standards. By integrating rigorous statistical techniques with an understanding of voter psychology and behavior, pollsters can better navigate the complexities of modern electorates. This thesis contributes valuable insights and recommendations aimed at enhancing the accuracy, credibility, and utility of public opinion polling, ensuring it remains a vital and trusted component of democratic discourse and decision-making.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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.

Tête enseignante Opus0,212
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle