Party Strategies and Voter Behavior in Multi-national States: Electoral Competition in a Multi-dimensional Issue Space
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is about electoral competition in countries where the center-periphery dimension is salient alongside the traditional left-right dimension. The focus is on the strategic choices of ethno-regional parties in response to greater support for decentralization by their state-wide rivals. It focuses on 3 questions. 1) How do ethno-regional parties respond to their state -rivals’ efforts to co-opt their primary issue of regional autonomy? 2) Under what conditions and how much weight do voters attach to ethno-regional parties’ position on non-center-periphery issues? 3) What factors do ethno-regional parties have to consider when deciding which positions take on non-center-periphery issues. The data cover Western European countries and Canada over a period of close to thirty years, from the early 1990s to 2019. The dissertation tests the effect of greater support for regional autonomy by state-wide parties on the strategic behavior of ethno-regional parties and the response of voters to greater party convergence on the issue of regional autonomy. It then focuses on the Scottish National Party and the Bloc Quebecois. Qualitative data, panel data, and evidence from election studies are used to show that positioning on left-right ideological issues is crucial to the electoral fortunes of these ethno-regional parties. Finally, it uses simulations based on hypothetical party positions and voter preferences to explain the strategic constraints ethno-regional parties and their statewide rivals face when deciding where to position in a multidimensional issue space. The project advances our understanding of political behavior in multi-national states, electoral competition in multi-dimensional issue spaces, and the research on niche 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».