Comprendre le contenu des programmes électoraux. Comparaison des méthodes d’encodage manuel et automatique
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
En science politique, l’analyse de documents politiques est cruciale afin de tester toute une série d’hypothèses concernant les priorités des acteurs et institutions politiques, mais les méthodes utilisées pour analyser ces textes politiques sont (trop) nombreuses. Les techniques d’analyse de textes basées sur le codage humain sont les plus répandues et fournissent les meilleures données en ce qui concerne le contenu de ces documents. Toutefois, les techniques automatisées présentent également d’incontournables avantages. Cet article entend comparer les résultats obtenus via deux méthodes distinctes d’analyse d’un même corpus de textes politiques : une méthode d’encodage manuel et une méthode d’encodage automatisé. Les programmes électoraux des principaux partis politiques belges entre 1987 et 2007 seront utilisés comme textes de base. L’identification et la comparaison des principales thématiques abordées dans ces documents permettront de déterminer les similarités et différences obtenues. Cet article discute ces deux méthodes et les enseignements qui peuvent en être retirés pour de futures analyses de documents politiques.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it