Comprendre le contenu des programmes électoraux. Comparaison des méthodes d’encodage manuel et automatique
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.
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 | 0.005 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".