Bibliographic record
Abstract
Ce projet vise à répondre à deux questions se rapportant au comportement des élus de la Chambre des Communes à Ottawa. Tout d'abord, quels sont les facteurs qui influencent le travail législatif des élus ? Ensuite, est-ce que ce travail vise spécifiquement une représentation fidèle des électeurs de leurs circonscriptions ? Les parlementaires canadiens doivent négocier avec de fortes contraintes institutionnelles (domination de l'exécutif, discipline de parti) affectant leur champ d'action. Pourtant, certains facteurs, dont notamment le système électoral uninominal à un tour, offrent des incitatifs aux élus pour chercher des gains électoraux dans leurs comtés en allant au-delà de l'intérêt du parti. Conséquemment, ces incitatifs devraient pousser les parlementaires à augmenter leur participation et à se positionner stratégiquement sur des enjeux de politiques publiques qui leur semblent saillants. Ici, l'outil législatif privilégié est le projet de loi privé (PLP). Le parlementaire en situation d'incertitude électorale sera particulièrement porté à utiliser cette avenue que ce soit comme outil publicitaire ou encore comme moyen de prendre position sur des enjeux importants pour ses électeurs. C'est ce que David Mayhew (1974) a appelé la « connection électorale » entre élu et électeurs. Deux sources de données sont mises à profit. D'abord, de données couvrant l'activité législative, les élections ainsi que les caractéristiques des parlementaires et des circonscriptions fédérales sont utilisées dans le cadre d'une analyse statistique. Ensuite, des entrevues individuelles auprès de parlementaires complètent le portrait. L'analyse suggère que les parlementaires fédéraux expriment de façon importante les intérêts et préférences de leurs électeurs en utilisant les PLP. Il y a par contre une certaine variance entre députés dans leurs façons d'intervenir au Parlement. L'analyse suggère également que la p
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 | 0.004 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".