La démocratie sans limites : corruption et publicités dans les campagnes électorales américaines
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse le risque de corruption que les arrêts Citizens United de 2010 et l’apparition des Super-PACs font peser sur le système électoral états-unien. Lors de la dernière campagne présidentielle, plus de 730 millions de dollars ont été investis dans des publicités électorales par de riches contributeurs et des entreprises privées regroupés en Super-PACs. Nous montrons que cet afflux d’argent consacré à des publicités politiques expose la démocratie américaine à trois formes de « corruption grise », en favorisant la banalisation de pratiques contestables et en troublant la frontière entre ce qui est licite et ce qui ne l’est pas. (1) Déplafonné, le soutien financier aux candidats risque de s’apparenter à de la subornation; (2) certaines des techniques publicitaires employées semblent réduire l’exercice de conviction démocratique à une tentative de corruption de l’électeur; (3) enfin les immenses inégalités d’influence politique que ce système de financement induit participent de la corruption des affaires démocratiques en favorisant leur captation par un petit nombre d’individus fortunés. Nous mettons en évidence que le refus systématique de la Cour Suprême d’envisager ces phénomènes comme des vecteurs de corruption se fonde sur une conception discutable de la démocratie comme système de libre concurrence pour le pouvoir politique. Comprendre la démocratie à partir de son impératif d’égalité permet à l’inverse de rendre visible la corruption à laquelle son système de financement électoral expose la démocratie américaine.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".