La représentation proportionnelle : simulations à partir de l’élection canadienne de 2000 et de l’élection québécoise de 1998
Bibliographic record
Abstract
La question de la réforme du mode de scrutin se pose depuis longtemps au Canada et revient fréquemment à l’ordre du jour, en particulier depuis les dernières élections québécoise (1998) et fédérale (2000). Plusieurs options de réforme ont été proposées sans qu’on en ait mesuré l’impact probable sur la distribution partisane des sièges en chambre et sur ce qui pourrait aussi en découler. Le présent article vise à combler cette lacune par des simulations appliquées aux résultats d’élections récentes. Deux hypothèses de représentation proportionnelle sont considérées et trois différentes méthodes de calcul. L’analyse permet de vérifier si les cas confirment les postulats généralement admis quant au degré de proportionnalité produit par chaque formule, mais aussi l’impact de ce mode de scrutin sur la représentativité au Parlement, la polarisation régionale et les gouvernements majoritaires.
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 | 0.004 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".