O menor dos males? Identidade partidária e ambivalência no eleitorado brasileiro
Bibliographic record
Abstract
Estudos sobre eleitores partidários no Brasil mostram o declínio do partidarismo e dos sentimentos em relação aos partidos. Como a identidade partidária se mantém nesse cenário político? Argumentamos que, mesmo quando não avaliam bem o próprio partido, a identificação partidária se sustenta por meio dos sentimentos interpartidários, que se deterioram ao longo dos anos no país. A partir de dados do Estudo Eleitoral Brasileiro (ESEB) entre 2002 e 2018, os dados sugerem que os partidários estão menos entusiasmados com os partidos brasileiros e a relação entre sentimentos partidários se acentuou no contexto eleitoral mais recente. Os resultados da relação entre sentimentos partidários, utilizando um termo quadrático, indicam que as principais alternativas ao petismo justificam uma identidade partidária essencialmente na estratégia do menor dos males: a maior deterioração da imagem dos oponentes políticos como um mecanismo de justificativa da ambivalência em relação ao próprio partidarismo.
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 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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.020 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".