Lojalność, krytyka i rozstanie w relacjach Polaków z partiami politycznymi
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
W artykule postawiono trzy pytania badawcze. Pierwsze z nich porusza kwestie tego, jak bardzo lojalne są elektoraty polskich partii politycznych. Drugie pytanie badawcze dotyczy tego, w jaki sposob rozbieznośc miedzy autodeklaracją ideologiczną jednostek a postrzeganą pozycją partii na osi lewica-prawica wiąze sie z wybieranymi przez nie strategiami lojalności, krytyki i rozstania. Ostatnie pytanie odnosi sie do tego, jak powyzsze mechanizmy oddzialują na wspolczesną scene wyborczą. W oparciu o koncepcje Alberta Hirschmana dokonano podzialow wyborcow na: a) glosujących na te samą partie i niekrytykujących (lojalni), b) glosujących, ale krytycznych wobec partii, ktorą wybrali (krytykujący), c) przenoszących glos na inną opcje (rozstający sie). Analiza zostala przeprowadzona na podstawie danych Polskiego Generalnego Studium Wyborczego z 2011 r. Wyniki badan wskazują, ze polscy wyborcy są relatywnie slabo przywiązani do partii, na ktore glosują. Wraz ze zwiekszającym sie dystansem ideologicznym roslo prawdopodobienstwo zastosowania strategii rozstania. Szczegolowa analiza wykazala rowniez, ze na wynik wyborow parlamentarnych w 2011 r. wplyw mial mechanizm rozstania uruchomiony wśrod wyborcow centrum, centrolewicy i centroprawicy oraz strategia lojalności wyborcow prawicowych.
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.008 |
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