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Record W2735170736 · doi:10.7202/1040413ar

Les modes de sélection des candidats affectent-ils la représentation parlementaire des minorités d’origine étrangère ? Une analyse des élections législatives allemandes de 2013

2017· article· fr· W2735170736 on OpenAlexvenueno aff
Elisa Deiss-Helbig

Bibliographic record

VenuePolitique et Sociétés · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicGender Politics and Representation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

À la suite des différentes vagues d’immigration des dernières décennies, l’Allemagne, comme la plupart des sociétés contemporaines, est fortement caractérisée par sa diversité ethnique. Pourtant, on ne trouve que très rarement des députés issus de l’immigration au sein du Bundestag . Cet article analyse un aspect de plus en plus évident au vu de la littérature scientifique, mais qui reste peu traité pour l’instant : la relation entre les différents modes de sélection des candidats et la représentation parlementaire des minorités d’origine étrangère. L’analyse empirique de l’impact des procédures d’investiture des partis politiques allemands sur la diversité ethnique des candidats parlementaires est réalisée à partir des statuts des différents partis ainsi que des procès-verbaux des congrès d’investiture des partis. Les résultats de notre analyse exploratoire indiquent tout d’abord qu’en raison des prescriptions légales, les modes de sélection des différents partis politiques allemands présentent une grande homogénéité. Pourtant, nous pouvons également montrer qu’il existe des divergences inter-partisanes (entre, d’un côté, les deux grands partis et, de l’autre, les trois petits) ainsi qu’intra-partisanes (entre les différents Länder allemands). En ce qui concerne la sélection des candidats d’origine étrangère, le positionnement idéologique du parti semble jouer un grand rôle : ce sont avant tout les partis de gauche qui sélectionnent les candidats issus des minorités ethniques. Néanmoins, au-delà de cet impact du positionnement idéologique des partis, nous pouvons également établir qu’au sein du groupe des partis de gauche, des modes de sélection plus ouverts semblent pouvoir contribuer à une plus grande accessibilité aux listes par des aspirants-candidats issus de l’immigration.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.412
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.180
GPT teacher head0.514
Teacher spread0.334 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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

Citations2
Published2017
Admission routes1
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