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Record W2593765027 · doi:10.7202/1040414ar

La relation entre le mode de sélection des candidats et la congruence idéologique entre masses et élites : analyse du cas belge1

2017· article· fr· W2593765027 on OpenAlexvenueno aff
Audrey Vandeleene, Conrad Meulewaeter, Lieven De Winter, Pierre Baudewyns

Bibliographic record

VenuePolitique et Sociétés · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicElectoral Systems and Political Participation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La sélection des candidats est une fonction majeure exercée par les partis politiques. Or, il ressort que les acteurs responsables de la sélection des candidats sont assez différents d’un parti à l’autre. Cette contribution propose une exploration au-delà de ce qui est appelé « le jardin secret de la politique » en classant les sélecteurs dans les partis en fonction de deux dimensions : l’inclusivité et la centralisation. Au regard des variations importantes constatées, la question se pose de savoir si celles-ci peuvent avoir un impact sur le type de candidats sélectionnés. La relation entre les modes de sélection des candidats et le degré de congruence idéologique entre masses et élites est testée empiriquement, en utilisant les positions des candidats d’une part, et des électeurs d’autre part, sur l’échelle gauche–droite et sur un enjeu lié à l’échelle autoritaire–libertaire. Le cas d’étude couvre dix partis politiques belges, pour deux élections fédérales – une élection normale (2007) et une élection anticipée (2010). Le caractère urgent des élections anticipées de 2010 a contraint certains partis à rendre plus exclusifs leurs modes de sélection. La variation entre les cas n’en est donc que plus grande. Nos résultats suggèrent que le mode de sélection serait lié au degré de congruence. Des sélectorats plus exclusifs auraient davantage tendance à sélectionner des candidats idéologiquement plus proches de leurs électeurs. Cela pourrait s’expliquer par le plus haut taux d’information qui existerait entre les hautes sphères des partis et les électeurs, et par le plus grand pragmatisme électoraliste d’un sélectorat plus restreint.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.228
Threshold uncertainty score0.453

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0040.007
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0040.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

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.

Opus teacher head0.095
GPT teacher head0.486
Teacher spread0.391 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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