La prédiction des résultats électoraux au Canada : un modèle politico-économique sans sondage
Bibliographic record
Abstract
Résumé On compte actuellement un grand nombre de modèles politico-économiques ayant pour objectif de prédire l'issue des élections au Congrès américain ou le sort des candidats à la présidence des États-Unis. Bien qu'un certain nombre de modèles aient vu le jour pour la France, l'Allemagne et le Royaume-Uni au cours des dernières années, le Canada, à l'instar de la majorité des démocraties, n'a reçu jusqu’à maintenant que bien peu d'attention. Cet article vise par conséquent à développer un modèle ancré dans une théorie du vote capable de prédire suffisamment à l'avance la part des voix récoltées par le parti sortant lors des scrutins fédéraux canadiens. Le Canada étant un système multipartite, différents modèles de régressions apparemment indépendantes sont également proposés afin de déterminer s'il est possible de prédire simultanément les scores de plusieurs formations 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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".